MoMask – 文本驅動生成高質量3D人體動作的模型

MoMask是什么

MoMask是一款前沿的3D人體動作生成工具，利用生成式掩碼建模技術，能夠根據用戶提供的文本描述生成高質量的3D人體動作。通過分層量化方法，MoMask將人體動作表示為多個離散的標記，并結合掩碼Transformer與殘差Transformer生成動作序列。該模型在文本到動作生成的任務中表現出眾，FID指標在HumanML3D數據集上達到了0.045，明顯超越了其他技術。MoMask能夠無縫地應用于相關任務，例如文本引導的時序修復，且無需額外的微調。

MoMask的主要功能

• 基于文本的3D動作生成：用戶可以通過簡單的文本輸入生成相應的3D動作動畫。例如，輸入“一個人在跑步機上跑步”，MoMask將生成對應的動作。
• 動作編輯與時序調整：MoMask允許用戶對生成的動作進行復雜的時序編輯，包括插入、刪除或替換動作段落，并可調整動作的持續時間或細節。
• 高精度的動作生成：借助多層量化和掩碼建模技術，MoMask能夠生成連貫且高質量的3D動作序列。在HumanML3D數據集上，其生成質量的FID值僅為0.045，顯著優于其他技術。
• 多平臺支持與用戶友好性：MoMask支持本地運行，提供Huggingface WebUI和Colab在線演示，并可作為Blender插件，方便用戶快速上手。
• 動作質量評估與優化：MoMask提供評估腳本，幫助用戶評估生成動作的質量與逼真度，從而優化生成效果。

MoMask的技術原理

• 分層量化方案：MoMask采用分層量化方式，將3D人體動作轉化為多層離散的標記。首先，通過矢量量化（Vector Quantization）將動作序列編碼為基礎層的標記，隨后利用殘差量化（Residual Quantization）迭代減少量化誤差，生成更高層次的殘差標記，以捕捉動作的高保真細節。
• 掩碼Transformer：作為MoMask的核心組成部分，在訓練過程中，隨機掩碼基礎層的標記，并根據文本輸入預測被掩碼的標記。在生成階段，從一個空的序列開始，掩碼Transformer通過逐步填充缺失的標記，完成整個動作序列的生成。
• 殘差Transformer：此組件處理分層量化中的殘差標記。在生成基礎層標記后，殘差Transformer基于當前層的標記序列，逐層預測更高層次的殘差標記，從而進一步優化動作細節，提高生成質量。
• 生成過程：MoMask的生成過程分為兩個階段：
  • 掩碼Transformer生成基礎層標記：從空序列開始，迭代預測缺失的標記，直至生成完整的基礎層標記序列。
  • 殘差Transformer生成殘差標記：依據基礎層的標記，逐層預測更高層次的殘差標記，最終產生高質量的3D動作。

MoMask的項目地址

• 項目官網：https://ericguo5513.github.io/momask/
• Github倉庫：https://github.com/EricGuo5513/momask
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2312.00063

MoMask的應用場景

• 游戲開發：在游戲開發過程中，MoMask能夠快速生成多種角色的動作，顯著減少手動制作動作的時間，提高開發效率。
• 動畫制作：動畫師可借助MoMask迅速生成復雜的動作序列，進行高效的動態場景編輯，降低人工勞動強度。
• 虛擬現實（VR）：在虛擬現實應用中，MoMask能夠根據自然語言指令生成真實感強烈的虛擬人物動作，增強用戶的沉浸體驗。
• 體育數據分析：MoMask可用于分析員的動作軌跡，幫助研究人員更深入地理解人體動作規律，為員提供科學的訓練建議。
• 動作編輯與修復：MoMask支持基于文本的動作編輯功能，用戶可以指定特定動作部分進行調整，比如更改動作的持續時間或細節。

常見問題

• MoMask的使用難度如何？：MoMask設計為用戶友好，提供多種操作方式，用戶可以輕松上手，無需深厚的技術背景。
• 生成的動作質量如何？：MoMask生成的動作質量非常高，在多個評估指標上均表現優異，用戶可根據需求進行優化。
• MoMask支持哪些平臺？：MoMask支持本地運行，且可通過Huggingface WebUI和Colab等平臺在線使用，也可作為Blender插件。
• 如何獲取MoMask的更新與支持？：用戶可以通過項目官網和Github倉庫關注最新動態，獲取更新和支持。