研究人员开发了T2LM，一个用于从多句话生成长期3D人体运动的新颖框架。与需要顺序运动数据且常产生不切实际的间隙的先前方法不同，T2LM无需此类数据即可进行训练。它利用VQ-VAE将运动压缩到潜在向量中，并使用基于Transformer的文本编码器从文本预测这些向量，从而实现更平滑的过渡和改进的运动生成。 AI
影响 为游戏、电影和虚拟环境中的更逼真、更长的3D角色动画提供支持。
排序理由 这是一篇详细介绍3D人体运动生成新方法的学术论文。
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arXiv:2406.00636v2 Announce Type: replace Abstract: In this paper, we address the challenging problem of long-term 3D human motion generation. Specifically, we aim to generate a long sequence of smoothly connected actions from a stream of multiple sentences (i.e., paragraph). Pre…