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開源3D人體動作編輯項目,文本驅(qū)動指導和編輯3D人體動作

AI工具1年前 (2024)發(fā)布 AI工具集
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產(chǎn)品名稱:MotionFix
產(chǎn)品簡介:MotionFix是開源的3D人體動作編輯項目,通過結(jié)合自然語言描述和條件擴散模型TMED,實現(xiàn)了對3D人體動作的精確編輯。通過半自動方式構(gòu)建了一個包含源動作、目標動作和編輯文本的三元組數(shù)據(jù)集,解決了訓練數(shù)據(jù)不足的問題。
詳細介紹:

MotionFix是什么

MotionFix是開源的3D人體動作編輯項目,通過結(jié)合自然語言描述和條件擴散模型TMED,實現(xiàn)了對3D人體動作的精確編輯。通過半自動方式構(gòu)建了一個包含源動作、目標動作和編輯文本的三元組數(shù)據(jù)集,解決了訓練數(shù)據(jù)不足的問題。TMED模型能理解文本描述中的編輯指令,應用于源,生成符合描述的修改后,同時保持與源的連貫性。在動畫制作、虛擬現(xiàn)實、游戲開發(fā)等領域具有廣泛的應用潛力,為3D人體動作編輯提供了一種新的、基于文本的控制和編輯方法。

開源3D人體動作編輯項目,文本驅(qū)動指導和編輯3D人體動作

MotionFix的主要功能

  • 文本驅(qū)動的動作編輯:支持用戶通過自然語言描述來指導和編輯3D人體動作,實現(xiàn)對動作細節(jié)的精確調(diào)整。
  • 數(shù)據(jù)集構(gòu)建:通過半自動方法構(gòu)建了一個包含源動作、目標動作和編輯文本的三元組數(shù)據(jù)集,為模型訓練提供數(shù)據(jù)支持。
  • 條件擴散模型(TMED):基于條件擴散模型根據(jù)源動作和文本指令逐步迭代生成編輯后的動作,保持動作的連貫性和準確性。
  • 多模態(tài)輸入處理:TMED模型能處理包括文本描述、源動作和噪聲向量在內(nèi)的多種輸入模態(tài),提高了編輯的靈活性和適應性。
  • 編輯指導與控制:通過引導比例控制生成過程中源動作和文本指令的影響程度,支持用戶調(diào)整生成動作與源動作的相似度及文本描述的遵循度。
  • 評估指標創(chuàng)新:引入基于檢索的評估指標,量化評估生成動作的準確性和與源動作的接近程度,為編輯效果提供客觀評價。

MotionFix的技術(shù)原理

  • 半自動數(shù)據(jù)收集:基于現(xiàn)有的動作捕捉數(shù)據(jù)集和文本到動作檢索模型(如TMR),自動找到相似的動作對,通過人工標注編輯文本來構(gòu)建數(shù)據(jù)集。
  • SMPL動作表示:用SMPL(Skinned Multi-Person Linear)模型參數(shù)化人體動作,一種廣泛用于3D人體建模和動作捕捉的參數(shù)化表示方法。
  • 編碼器-解碼器架構(gòu):TMED模型包括多個編碼器來處理時間步、文本和動作輸入,以及一個變換器(Transformer)模型來處理所有輸入的編碼。
  • 分類器引導(Classifier-Free Guidance):在采樣過程中,用分類器引導來調(diào)整源動作和文本條件的影響,從而控制生成過程。
  • 檢索基線:為了評估生成動作的質(zhì)量,用基于檢索的度量標準,如生成到目標檢索和生成到源檢索,來衡量生成動作與目標或源動作的相似度。

MotionFix的項目地址

MotionFix的應用場景

  • 動畫制作與編輯:MotionFix可以用于動畫制作流程中,支持動畫師通過文本描述來編輯和調(diào)整3D人體動作,匹配特定的動畫需求。
  • 游戲開發(fā):在游戲開發(fā)中,MotionFix可以用于生成和編輯游戲中角色的動作,使動作更加符合游戲設計的需求,提高動作的真實性和多樣性。
  • 虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR):在VR和AR應用中,MotionFix可以用于創(chuàng)建更加自然和逼真的人體動作,提升用戶的沉浸感和交互體驗。
  • 分析與訓練:MotionFix可以用于體育訓練和分析,通過編輯和調(diào)整員的動作,幫助改進技術(shù)或預防傷害。
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