MotionCLR est un modèle de diffusion de mouvements basé sur un mécanisme d'attention, spécialisé dans la génération et l'édition de mouvements humains. Il utilise des mécanismes d'auto-attention et d'attention croisée pour simuler respectivement les interactions intra-modalité et inter-modalité, permettant un contrôle et une édition précis des séquences de mouvements. Les principaux avantages de ce modèle sont son édition sans entraînement, sa bonne interprétabilité et sa capacité à mettre en œuvre diverses méthodes d'édition de mouvements via la manipulation de cartes d'attention, telles que l'accentuation ou l'atténuation de mouvements, le remplacement sur place de mouvements, la génération de mouvements basée sur des exemples, etc. MotionCLR vise à pallier les lacunes des modèles de diffusion de mouvements existants en matière d'édition fine, en améliorant la flexibilité et la précision de l'édition de mouvements grâce à une correspondance texte-mouvement claire.