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Motionclr
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MotionCLR的目标受众包括动画制作者、游戏开发者、虚拟现实内容创作者以及任何需要对人类动作进行生成和编辑的专业人士。该技术适合他们，因为它提供了一种无需训练模型即可快速编辑和生成动作的方法，大大减少了动作捕捉和动画制作的时间和成本，同
AI模型视频生成#动作生成#注意力机制#无训练编辑#交互式编辑#动作序列普通产品商用
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简介
MotionCLR是一个基于注意力机制的运动扩散模型，专注于人类动作的生成和编辑。它通过自注意力和交叉注意力机制，分别模拟模态内和模态间的交互，实现对动作序列的精细控制和编辑。该模型的主要优点包括无需训练即可进行编辑，具有较好的解释性，能够通过操作注意力图来实现多种运动编辑方法，如动作的强调或减弱、就地替换动作、基于示例的动作生成等。MotionCLR的研究背景是解决以往运动扩散模型在细粒度编辑能力上的不足，通过清晰的文本-动作对应关系，提高动作编辑的灵活性和精确性。
截图
产品特色
• 动作去强调和强调：通过调整特定动作词汇的权重来强调或减弱动作。
• 就地动作替换：将一个动作直接替换为另一个动作，如将'走'替换为'跳'。
• 基于示例的动作生成：使用相同的示例动作生成多样化的动作。
• 动作风格和内容参考：结合两个动作的风格和内容生成新的动作。
• 编辑动作的顺序性：调整动作序列的顺序。
• 动作擦除：从动作序列中擦除特定的动作。
• 动作移动：在动作序列中移动特定的动作。
• 动作风格转换：参考两个动作的风格和内容，生成新的风格化动作。
使用教程
1. 访问MotionCLR的官方网站或GitHub页面，了解模型的基本信息和使用条件。
2. 根据提供的文档和代码，安装和配置所需的环境和依赖。
3. 准备或导入动作序列数据，这些数据将作为模型输入。
4. 使用MotionCLR提供的接口，对动作序列进行编辑，如替换、强调或擦除特定动作。
5. 根据需要调整注意力图，以精细控制动作编辑的结果。
6. 生成或导出编辑后的动作序列，用于动画、游戏或其他应用。
7. 根据反馈迭代编辑过程，直到达到满意的动作效果。
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