上海人工智能实验室和纽约大学的研究人员推出新技术T3M，它能够通过语音和文本的输入来生成逼真的3D人体动作。这项技术对于虚拟现实（VR）、游戏开发和电影制作等领域有着重要的应用价值。例如，你正在为一款虚拟现实游戏设计一个角色，这个角色需要根据玩家的语音指令来做出相应的动作。传统的方法可能只能根据语音的音调、速度等特征来生成动作，这往往不够精确和灵活。而T3M技术允许你通过文本提示来精确控制角色的动作，比如，如果文本提示是“这个角色在演讲时非常激动”，那么T3M就能生成角色演讲时手舞足蹈的动作。
- GitHub：https://github.com/Gloria2tt/T3M
主要功能：
- 根据语音和文本输入生成3D人体动作。
- 提供精确的动作控制，增强动作的多样性和用户自定义能力。
主要特点：
- 文本引导：与传统仅依赖语音的方法不同，T3M通过文本输入提供更精确的动作控制。
- 多模态融合：结合了语音特征提取和文本信息，提高了动作生成的真实性和表现力。
- 高表现力：能够根据文本描述生成具有丰富情感和风格的动作序列。
工作原理：
T3M技术包含三个主要部分：
- VQ-VAE网络：用于生成动作到动作的中间编码。
- 音频特征提取网络：从原始音频中提取声学信息。
- 多模态融合块：实现音频和文本的交互。
具体来说，T3M使用VQ-VAE模型来创建身体和手部动作的潜在编码本，然后通过一个基于Transformer解码器的多模态融合块，结合语音特征和上下文特征，生成动作序列。
具体应用场景：
- 虚拟现实（VR）：为VR应用中的角色生成逼真的动作。
- 游戏开发：根据玩家的语音指令在游戏中生成角色动作。
- 电影制作：自动化生成电影中角色的动作，提高制作效率。
论文还提到了T3M的一些实验结果，显示出它在定量和定性评估中都优于现有方法。此外，作者已经公开了他们的代码，供其他研究者使用和进一步研究。
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