简介
这是一个由斯坦福大学研究团队开发的多模态语言模型框架,旨在统一3D人体动作中的言语和非言语语言。该模型能够理解并生成包含文本、语音和动作的多模态数据,对于创建能够自然交流的虚拟角色至关重要,广泛应用于游戏、电影和虚拟现实等领域。该模型的主要优点包括灵活性高、训练数据需求少,并且能够解锁如可编辑手势生成和从动作中预测情感等新任务。
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产品特色
- 多模态语言模型:能够处理文本、语音和动作等多种输入模态。
- 预训练策略:通过创新的预训练策略,减少训练所需数据量,提高模型性能。
- 共言手势生成:模型能够根据语音生成相应的手势。
- 可编辑手势生成:用户可以对生成的手势进行编辑和调整。
- 文本到动作生成:模型能够根据文本描述生成相应的3D人体动作。
- 情感理解:模型能够从动作中预测和理解情感。
- 高性能:在共言手势生成任务上达到最先进的性能。
使用教程
1. 访问模型的官方网站或GitHub页面,了解模型的基本信息和功能。
2. 下载并安装必要的软件依赖,如Python环境和深度学习框架。
3. 根据提供的文档,准备或获取所需的训练数据,包括文本、语音和动作数据。
4. 使用模型提供的预训练策略,对模型进行训练或微调。
5. 利用训练好的模型生成或编辑3D人体动作,如共言手势生成或文本到动作生成。
6. 根据需要,对生成的动作进行进一步的编辑和调整,以满足特定的应用需求。
7. 将生成的动作集成到游戏、电影或虚拟现实项目中,提升内容的质量和用户体验。
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