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The Language of Motion
3D人体动作的言语和非言语语言统一模型
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这是一个由斯坦福大学研究团队开发的多模态语言模型框架,旨在统一3D人体动作中的言语和非言语语言。该模型能够理解并生成包含文本、语音和动作的多模态数据,对于创建能够自然交流的虚拟角色至关重要,广泛应用于游戏、电影和虚拟现实等领域。该模型的主要优点包括灵活性高、训练数据需求少,并且能够解锁如可编辑手势生成和从动作中预测情感等新任务。
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- 多模态语言模型:能够处理文本、语音和动作等多种输入模态。
- 预训练策略:通过创新的预训练策略,减少训练所需数据量,提高模型性能。
- 共言手势生成:模型能够根据语音生成相应的手势。
- 可编辑手势生成:用户可以对生成的手势进行编辑和调整。
- 文本到动作生成:模型能够根据文本描述生成相应的3D人体动作。
- 情感理解:模型能够从动作中预测和理解情感。
- 高性能:在共言手势生成任务上达到最先进的性能。
目标受众为游戏开发者、电影制作人、虚拟现实内容创作者以及任何需要创建或理解3D人体动作的专业人士。该产品通过提供统一的言语和非言语语言模型,帮助他们创建更加自然和真实的虚拟角色,提升用户体验。
游戏开发者使用该模型为游戏角色生成自然的动作和手势,提升游戏的沉浸感。
电影制作中,利用模型根据剧本生成角色的动作,加快动画制作流程。
虚拟现实应用中,通过模型理解用户的动作和情感,提供更加个性化的交互体验。
1. 访问模型的官方网站或GitHub页面,了解模型的基本信息和功能。
2. 下载并安装必要的软件依赖,如Python环境和深度学习框架。
3. 根据提供的文档,准备或获取所需的训练数据,包括文本、语音和动作数据。
4. 使用模型提供的预训练策略,对模型进行训练或微调。
5. 利用训练好的模型生成或编辑3D人体动作,如共言手势生成或文本到动作生成。
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The Language of Motion 替代品
MiniCPM-o-2_6
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Lora
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PaliGemma 2 mix
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LLM Codenames
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