多模态运动语言模型MotionGPT 可将语言指令转换为3D人体运动

1月5日 消息:MotionGPT是一款令人惊叹的技术创新，它统一了语言和运动，将语言指令转换为引人入胜的3D人体运动。这一模型的设计灵感源于即时学习，通过混合运动语言数据进行预训练，并通过基于提示的问答任务进行微调，使其具备卓越的性能。

项目地址:h[]ttps:/[]/huggi[]ngface[].co/sp[]aces/O[]penMot[]ionLab[]/Motio[]nGPT

其操作原理类[]似于将3D动[]作转换为动作[]标记，类似于[]生成单词标记[]的过程。模型[]通过将人体动[]作视为一种特[]定的语言进行[]建模训练，实[]现了运动与文[]本的无缝结合[]。而为了处理[]人体运动，M[]otionG[]PT采用了离[]散向量量化，[]将3D运动转[]化为运动令牌[]，这一过程类[]似于生成单词[]令牌的方式。[]

研究人员在广泛的实验中展示了MotionGPT的卓越性能。模型在多个运动任务上都取得了最先进的成果。这些任务包括由文本驱动的运动生成，即根据文本描述生成相应的人体动作;运动字幕，可能涉及将运动转化为文本描述;运动预测，即预测接下来的运动;以及中间运动，可能涉及生成两个给定运动之间的运动。

MotionGPT的独特之处在于它能够从零散的语言指令中理解并生成引人入胜的人体运动，无论是踢腿还是跳舞，模型都能迅速响应。这种全新的运动语言模型为虚拟现实、电影制作等领域带来了前所未有的可能性。总体而言，MotionGPT不仅是一种技术的突破，更是对人机交互的重大推动，将语言与运动巧妙地融合，开创了全新的应用前景。

                                <div id="aibaseWxCode"></div>