MotionCLR
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Motionclr
簡介 :
MotionCLR是一個基於注意力機制的運動擴散模型,專注於人類動作的生成和編輯。它通過自注意力和交叉注意力機制,分別模擬模態內和模態間的交互,實現對動作序列的精細控制和編輯。該模型的主要優點包括無需訓練即可進行編輯,具有較好的解釋性,能夠通過操作注意力圖來實現多種運動編輯方法,如動作的強調或減弱、就地替換動作、基於示例的動作生成等。MotionCLR的研究背景是解決以往運動擴散模型在細粒度編輯能力上的不足,通過清晰的文本-動作對應關係,提高動作編輯的靈活性和精確性。
需求人群 :
MotionCLR的目標受眾包括動畫製作者、遊戲開發者、虛擬現實內容創作者以及任何需要對人類動作進行生成和編輯的專業人士。該技術適合他們,因為它提供了一種無需訓練模型即可快速編輯和生成動作的方法,大大減少了動作捕捉和動畫製作的時間和成本,同時提高了動作編輯的靈活性和精確性。
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使用場景
案例1:動畫師使用MotionCLR快速替換動畫角色的動作,從'走'變為'跑',以適應劇情需要。
案例2:遊戲開發者利用MotionCLR生成多樣化的角色動作,增加遊戲的豐富性和真實感。
案例3:虛擬現實內容創作者使用MotionCLR編輯動作序列,以創建更加自然和流暢的虛擬角色交互。
產品特色
• 動作去強調和強調:通過調整特定動作詞彙的權重來強調或減弱動作。
• 就地動作替換:將一個動作直接替換為另一個動作,如將'走'替換為'跳'。
• 基於示例的動作生成:使用相同的示例動作生成多樣化的動作。
• 動作風格和內容參考:結合兩個動作的風格和內容生成新的動作。
• 編輯動作的順序性:調整動作序列的順序。
• 動作擦除:從動作序列中擦除特定的動作。
• 動作移動:在動作序列中移動特定的動作。
• 動作風格轉換:參考兩個動作的風格和內容,生成新的風格化動作。
使用教程
1. 訪問MotionCLR的官方網站或GitHub頁面,瞭解模型的基本信息和使用條件。
2. 根據提供的文檔和代碼,安裝和配置所需的環境和依賴。
3. 準備或導入動作序列數據,這些數據將作為模型輸入。
4. 使用MotionCLR提供的接口,對動作序列進行編輯,如替換、強調或擦除特定動作。
5. 根據需要調整注意力圖,以精細控制動作編輯的結果。
6. 生成或導出編輯後的動作序列,用於動畫、遊戲或其他應用。
7. 根據反饋迭代編輯過程,直到達到滿意的動作效果。
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