MotionCLR – AI动作编辑模型，根据文本提示生成相应的动作序列

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MotionCLR是基于注意力机制的人体动作生成和编辑模型，能根据文本提示生成动作，支持用户进行交互式编辑，如动作强调、减弱、替换、擦除和风格转移。MotionCLR基于自注意力和交叉注意力机制理解和编辑动作，支持多样化的动作编辑任务，如动作强调/减弱、原地动作替换、基于示例的动作生成等。模型在HumanML3D数据集上表现良好，生成的动...

收录时间：
2025-12-16
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MotionCLR是基于注意力机制的人体动作生成和编辑模型，能根据文本提示生成动作，支持用户进行交互式编辑，如动作强调、减弱、替换、擦除和风格转移。MotionCLR基于自注意力和交叉注意力机制理解和编辑动作，支持多样化的动作编辑任务，如动作强调/减弱、原地动作替换、基于示例的动作生成等。模型在HumanML3D数据集上表现良好，生成的动作质量高，与文本描述的对齐精确，在多样性、可解释性和编辑能力方面均达到先进水平。

官网：https://github.com/IDEA-Research/MotionCLR


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