MotionCLR
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。
产品详情
基于注意力机制的运动生成和无训练编辑模型
主要功能
使用教程
使用示例
案例1：动画师使用MotionCLR快速替换动画角色的动作，从'走'变为'跑'，以适应剧情需要。
案例2：游戏开发者利用MotionCLR生成多样化的角色动作，增加游戏的丰富性和真实感。
案例3：虚拟现实内容创作者使用MotionCLR编辑动作序列，以创建更加自然和流畅的虚拟角色交互。
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