MotionCLR
基于注意力机制的运动生成和无训练编辑模型
普通产品生产力动作生成注意力机制
MotionCLR是一个基于注意力机制的运动扩散模型,专注于人类动作的生成和编辑。它通过自注意力和交叉注意力机制,分别模拟模态内和模态间的交互,实现对动作序列的精细控制和编辑。该模型的主要优点包括无需训练即可进行编辑,具有较好的解释性,能够通过操作注意力图来实现多种运动编辑方法,如动作的强调或减弱、就地替换动作、基于示例的动作生成等。MotionCLR的研究背景是解决以往运动扩散模型在细粒度编辑能力上的不足,通过清晰的文本-动作对应关系,提高动作编辑的灵活性和精确性。
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