

モーション言語
紹介 :
スタンフォード大学研究チームが開発した、3D人体動作における言語と非言語を統合する多様なモダリティを扱う言語モデルフレームワークです。テキスト、音声、動作を含む多様なモダリティデータを理解?生成し、自然なコミュニケーションが可能なバーチャルキャラクターの作成に不可欠です。ゲーム、映画、仮想現実などの分野で幅広く活用できます。柔軟性の高さ、少ないトレーニングデータで済むこと、編集可能なジェスチャー生成や動作からの感情予測といった新たなタスクを可能にする点が主な利点です。
ターゲットユーザー :
ゲーム開発者、映画製作者、仮想現実コンテンツ制作者、そして3D人体動作の作成や理解を必要とするあらゆる専門家を対象としています。言語と非言語を統合したモデルを提供することで、より自然でリアルなバーチャルキャラクターを作成し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるお手伝いをします。
使用シナリオ
ゲーム開発者は、このモデルを使用してゲームキャラクターに自然な動作やジェスチャーを生成し、ゲームの没入感を高めます。
映画制作では、このモデルを使用して脚本に基づいてキャラクターの動作を生成し、アニメーション制作のワークフローを迅速化します。
仮想現実アプリケーションでは、このモデルを使用してユーザーの動作や感情を理解し、よりパーソナライズされたインタラクティブな体験を提供します。
製品特徴
- 多様なモダリティ対応言語モデル:テキスト、音声、動作など、複数の入力モダリティに対応します。
- 事前学習戦略:革新的な事前学習戦略により、必要なトレーニングデータ量を削減し、モデルの性能を向上させます。
- 共言ジェスチャー生成:音声に合わせて適切なジェスチャーを生成します。
- 編集可能なジェスチャー生成:生成されたジェスチャーを編集?調整できます。
- テキストから動作への生成:テキストの説明に基づいて、対応する3D人体動作を生成します。
- 感情理解:動作から感情を予測?理解します。
- 高性能:共言ジェスチャー生成タスクにおいて、最先端の性能を実現しています。
使用チュートリアル
1. モデルの公式ウェブサイトまたはGitHubページにアクセスし、モデルの基本情報と機能を確認します。
2. Python環境や深層学習フレームワークなど、必要なソフトウェア依存関係をダウンロード?インストールします。
3. 提供されているドキュメントに従って、テキスト、音声、動作データなど、必要なトレーニングデータを用意または取得します。
4. モデルが提供する事前学習戦略を使用して、モデルのトレーニングまたは微調整を行います。
5. トレーニング済みのモデルを使用して、共言ジェスチャー生成やテキストから動作への生成など、3D人体動作を生成または編集します。
6. 必要に応じて、生成された動作をさらに編集?調整し、特定のアプリケーションのニーズを満たします。
7. 生成された動作をゲーム、映画、または仮想現実プロジェクトに統合し、コンテンツの質とユーザーエクスペリエンスを向上させます。
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