MotionGen

MotionGen

元象推出基于物理的3D动作生成模型,MotionGen通过创新性融合大模型、物理仿真和强化学习等前沿算法,用户只需输入简单的文本指令,即可快速生成逼真、流畅且复杂的3D动作。

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MotionGen简介

MotionGen,元象推出的基于物理的3D动作生成模型,MotionGen通过创新性融合大模型、物理仿真和强化学习等前沿算法,用户只需输入简单的文本指令,即可快速生成逼真、流畅且复杂的3D动作。

MotionGen

MotionGen解决了传统3D动作设计中效率低、成本高、依赖手工制作或昂贵动作捕捉设备的问题。MotionGen的核心在于其基于物理的模型,结合了大模型、物理仿真、模仿学习、强化学习、矢量量化变分自编码器(VQ-VAE)和Transformer模型等先进技术,使得用户只需输入文本指令,就能快速生成高质量、复杂且自然流畅的3D角色动作。

MotionGen主要特点:

  • 精准文本理解:能够深入解析复杂的指令,准确生成与文本描述匹配的动作,实现文本到动作的无缝连接。

  • 动作丰富性:支持从基础动作如行走、跑步到复杂的肢体协调动作,如踢击、旋转等。

  • 真实物理仿真:确保生成的动作符合物理定律,动作间的过渡自然,如角色在冲刺后能自主刹车,提升了动作生成的细节表现力和与文本指令的匹配度。

  • 风格多样性:即使是同一动作,也能根据描述产生风格上的变化,增加动作的独特性。

MotionGen技术实现:

MotionGenGPT算法:融合了物理仿真与强化学习,利用动捕数据训练,通过模仿学习生成自然动作,同时采用VQ-VAE提取动作特征,结合Transformer模型实现文本到动作的高效转换。

两阶段框架:首先学习物理正确动作的表征,然后通过双Transformer模型细化动作编码,确保动作既符合物理规律又具有高度的细节和自然性。

MotionGen应用:

  • 动画制作

  • 游戏开发

  • 电影特效

  • 虚拟现实

  • 以及任何需要高质量3D动作内容的行业

MotionGen由深圳元象信息科技有限公司推出,通过其创新的技术融合,不仅提升了3D动作生成的效率和质量,还极大地扩展了创作的可能性,降低了创作门槛,使得零经验的创作者也能轻松上手,创造高质量的动画,是3D内容生成领域的一次重大进步。

目前,MotionGen模型处于测试阶段,用户可以申请免费试用来体验这一革命性的3D动作生成技术。

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