AnyMo 提出任意模态条件人体动作生成框架
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AnyMo 提出任意模态条件人体动作生成框架
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AI 综述
AnyMo 研究团队在 arXiv 发布论文，提出统一多模态人体动作生成框架 AnyMo。该框架将基于 Residual FSQ 的动作 tokenizer 与可扩展的掩码建模 transformer 结合，支持在文本、语音、音乐、轨迹等任意模态组合条件下合成动作，作者称可实现高保真生成并灵活控制空间与风格属性。 框架依赖同期发布的 OmniHuMo 数据集，包含超 5,000 小时动作、320 万条序列，并带有多种模态的对齐标注。
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最新进展10月31日 12:00
AnyMo：用掩码建模实现任意模态条件的人体动作生成报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AIAnyMo：用掩码建模实现任意模态条件的人体动作生成
AnyMo 提出统一多模态动作生成框架，结合基于 Residual FSQ 的动作 tokenizer 与可扩展的掩码建模 transformer，支持任意模态组合下的高质量动作合成。该框架依赖新发布的 OmniHuMo 数据集，包含超 5,000 小时动作、320 万条序列及文本、语音、音乐、轨迹等多模态对齐标注。实验显示 AnyMo 在高保真合成的同时可灵活控制空间与风格属性。
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