Large Motion Model

Large Motion Model – 商汤科技联合南洋理工推出的统一多模态生成模型

Large Motion Model简介

Large Motion Model（LMM）是一种创新的多模态生成模型，由新加坡南洋理工大学S-Lab与商汤科技的研究团队联合开发。LMM能够处理多种生成任务，如将文本转化为、将音乐转换为舞蹈等，并在多个基准测试中展现出与专业模型相媲美的卓越性能。该模型通过整合不同模态、格式和任务的数据，构建了一个全面的MotionVerse数据集，并采用了先进的ArtAttention机制和预训练策略，实现对身体各部位的精准控制和丰富的知识泛化能力。LMM在面对未见任务时展现出出色的泛化能力，为未来多模态生成的研究开辟了新视角。

Large Motion Model的核心功能

• 多任务生成：支持多种生成任务，包括文本到、音乐到舞蹈、动作到等。
• 数据集的整合：构建了MotionVerse数据集，基于多种模态、格式和任务的数据实现统一的表示。
• 精准控制：通过ArtAttention机制，支持对不同身体部位进行精确的控制，提升生成的细致度。
• 强大的泛化能力：在多种未见任务中有效地生成，展现出出色的泛化能力。
• 多模态输入处理：能够同时处理文本、音乐、视频等多种输入模态，并生成相应的输出。

Large Motion Model的技术原理

• 统一的数据集（MotionVerse）：基于MotionVerse数据集，该数据集涵盖了多种任务和模态的数据，采用TOMATO表示法整合不同格式的数据。
• Diffusion Transformer骨干网络：基于Transformer框架的扩散模型，使用去噪扩散概率模型（DDPM）生成高质量的序列。
• ArtAttention机制：创新的注意力机制ArtAttention，结合身体部位感知建模，使模型能够控制和学习不同身体部位。
• 预训练策略：采用随机帧率和多种掩码技术的预训练策略，增强模型对不同数据源的学习和泛化能力。
• 零样本学习：通过零样本方法生成长序列，使模型在没有额外样本的情况下进行生成。

项目资源

• 项目官网：https://mingyuan-zhang.github.io/projects/LMM
• GitHub仓库：https://github.com/mingyuan-zhang/LMM
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2404.01284
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/mingyuan/LMM

Large Motion Model的应用领域

• 动画与游戏制作：生成生动的角色动画，显著减少手动制作动画所需的时间和成本，提升动画制作的效率。
• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：在VR和AR应用中，生成与用户动作相匹配的虚拟角色动作，增强用户的沉浸体验。
• 影视制作：生成电影中的特殊效果，如复杂的打斗场景或舞蹈动作，提高制作效率。
• 分析与训练：分析员的动作并提供训练建议，生成标准动作模板。
• 机器人技术：训练机器人执行复杂的人类动作，提升其在服务、医疗或工业领域的应用能力。

常见问题

• LMM的训练数据来源是什么？：LMM基于MotionVerse数据集，该数据集整合了多种模态和任务的数据。
• 如何使用LMM生成？：用户可以通过输入文本、音乐或视频等多种模态，使用LMM生成相应的输出。
• LMM支持哪些类型的生成任务？：LMM支持从文本到、音乐到舞蹈等多种生成任务。
• LMM的输出质量如何？：在多个基准测试中，LMM展现了与专家模型相媲美的输出质量。