MoMask

MoMask – 文本驱动生成高质量3D人体动作的模型

MoMask是什么

MoMask是一款前沿的3D人体动作生成工具，利用生成式掩码建模技术，能够根据用户提供的文本描述生成高质量的3D人体动作。通过分层量化方法，MoMask将人体动作表示为多个离散的标记，并结合掩码Transformer与残差Transformer生成动作序列。该模型在文本到动作生成的任务中表现出众，FID指标在HumanML3D数据集上达到了0.045，明显超越了其他技术。MoMask能够无缝地应用于相关任务，例如文本引导的时序修复，且无需额外的微调。

MoMask的主要功能

• 基于文本的3D动作生成：用户可以通过简单的文本输入生成相应的3D动作动画。例如，输入“一个人在跑步机上跑步”，MoMask将生成对应的动作。
• 动作编辑与时序调整：MoMask允许用户对生成的动作进行复杂的时序编辑，包括插入、删除或替换动作段落，并可调整动作的持续时间或细节。
• 高精度的动作生成：借助多层量化和掩码建模技术，MoMask能够生成连贯且高质量的3D动作序列。在HumanML3D数据集上，其生成质量的FID值仅为0.045，显著优于其他技术。
• 多平台支持与用户友好性：MoMask支持本地运行，提供Huggingface WebUI和Colab在线演示，并可作为Blender插件，方便用户快速上手。
• 动作质量评估与优化：MoMask提供评估脚本，帮助用户评估生成动作的质量与逼真度，从而优化生成效果。

MoMask的技术原理

• 分层量化方案：MoMask采用分层量化方式，将3D人体动作转化为多层离散的标记。首先，通过矢量量化（Vector Quantization）将动作序列编码为基础层的标记，随后利用残差量化（Residual Quantization）迭代减少量化误差，生成更高层次的残差标记，以捕捉动作的高保真细节。
• 掩码Transformer：作为MoMask的核心组成部分，在训练过程中，随机掩码基础层的标记，并根据文本输入预测被掩码的标记。在生成阶段，从一个空的序列开始，掩码Transformer通过逐步填充缺失的标记，完成整个动作序列的生成。
• 残差Transformer：此组件处理分层量化中的残差标记。在生成基础层标记后，残差Transformer基于当前层的标记序列，逐层预测更高层次的残差标记，从而进一步优化动作细节，提高生成质量。
• 生成过程：MoMask的生成过程分为两个阶段：
  • 掩码Transformer生成基础层标记：从空序列开始，迭代预测缺失的标记，直至生成完整的基础层标记序列。
  • 残差Transformer生成残差标记：依据基础层的标记，逐层预测更高层次的残差标记，最终产生高质量的3D动作。

MoMask的项目地址

• 项目官网：https://ericguo5513.github.io/momask/
• Github仓库：https://github.com/EricGuo5513/momask
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2312.00063

MoMask的应用场景

• 游戏开发：在游戏开发过程中，MoMask能够快速生成多种角色的动作，显著减少手动制作动作的时间，提高开发效率。
• 动画制作：动画师可借助MoMask迅速生成复杂的动作序列，进行高效的动态场景编辑，降低人工劳动强度。
• 虚拟现实（VR）：在虚拟现实应用中，MoMask能够根据自然语言指令生成真实感强烈的虚拟人物动作，增强用户的沉浸体验。
• 体育数据分析：MoMask可用于分析员的动作轨迹，帮助研究人员更深入地理解人体动作规律，为员提供科学的训练建议。
• 动作编辑与修复：MoMask支持基于文本的动作编辑功能，用户可以指定特定动作部分进行调整，比如更改动作的持续时间或细节。

常见问题

• MoMask的使用难度如何？：MoMask设计为用户友好，提供多种操作方式，用户可以轻松上手，无需深厚的技术背景。
• 生成的动作质量如何？：MoMask生成的动作质量非常高，在多个评估指标上均表现优异，用户可根据需求进行优化。
• MoMask支持哪些平台？：MoMask支持本地运行，且可通过Huggingface WebUI和Colab等平台在线使用，也可作为Blender插件。
• 如何获取MoMask的更新与支持？：用户可以通过项目官网和Github仓库关注最新动态，获取更新和支持。