The Language of Motion – 斯坦福李飛飛團隊推出的統一多模態語言模型

什么是The Language of Motion

The Language of Motion是由斯坦福大學李飛飛教授的團隊開發的一種多模態語言模型，旨在融合人類動作中的言語和非言語交流。該模型能夠處理文本、語音和動作數據，從而生成相應的目標模態，這對于創建自然交流的虛擬角色至關重要。The Language of Motion在聯合語音和手勢生成的任務中表現出了卓越的能力，同時相比傳統模型，它在訓練過程中所需的數據量顯著減少。此外，模型還能夠進行情感預測，從動作中識別情緒，為心理健康和精神病學等領域提供支持。The Language of Motion在游戲、影視、虛擬現實等多個應用領域具有重要意義，推動了虛擬角色與人類之間自然交流方式的發展。

The Language of Motion的主要功能

• 多模態輸入處理：能夠靈活接受文本、語音和動作數據作為輸入，適應多種數據模態。
• 動作理解與生成：根據輸入的語音、文本或動作數據，理解并生成相應的3D人體動作。
• 聯合語音手勢生成：生成與語音同步的手勢，以提升虛擬角色的自然交流能力。
• 情感預測：從動作數據中識別情感，為心理健康等領域提供有力支持。
• 手勢編輯生成：允許用戶根據語音或文本指令編輯特定身體部位的動作，從而增強動作的表現力。

The Language of Motion的技術原理

• 模態標記化：利用向量量化變分自編碼器（VQ-VAE）對面部、手部、上身和下身的動作進行標記化，將連續的動作數據轉換為離散標記（tokens）。
• 多模態詞匯表：將不同模態的標記整合為一個統一的多模態詞匯表，使語言模型能夠處理多種輸入模態。
• 編碼器-解碼器架構：采用編碼器-解碼器結構的語言模型，輸入混合標記并生成輸出標記序列。
• 生成預訓練：通過自我監督學習，對齊不同模態間的關系，例如身體各部位動作與音頻、文本之間的對應關系。
• 指令遵循訓練：在預訓練之后，通過指令模板對模型進行微調，使其能夠根據自然語言指令執行特定的下游任務。
• 端到端訓練：模型在預訓練和后期訓練過程中均采用端到端訓練，以最大化模態間的對齊。

The Language of Motion的項目地址

• 項目官網：languageofmotion.github.io
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2412.10523

The Language of Motion的應用場景

• 游戲開發：在游戲中創造更加真實和自然的非玩家角色（NPC），通過身體語言和手勢與玩家進行更豐富的互動。
• 電影和動畫制作：在電影或動畫中生成更自然流暢的3D角色動作，減少手動動畫制作的工作量，提高生產效率。
• 虛擬現實（VR）：在虛擬現實環境中提供更真實的交互體驗，使虛擬角色的動作和反應更貼近真實人類。
• 增強現實（AR）：在增強現實應用中，使虛擬對象或角色的動作與現實世界中用戶的手勢和動作協調一致。
• 社交機器人：為社交機器人提供更自然的交流方式，增強機器人與人類的互動，使其在服務、教育或陪伴等領域更加有效。

常見問題

• The Language of Motion適合哪些應用？該模型適用于游戲開發、電影制作、虛擬現實及增強現實等多個領域，能夠提升虛擬角色的交互能力。
• 模型如何處理不同類型的數據？該模型能夠靈活處理文本、語音和動作數據，支持多模態輸入。
• 如何獲取該模型的使用權限？用戶可以通過訪問項目官網獲取詳細信息和文檔。
• 是否有相關的技術論文可供參考？是的，用戶可以通過提供的arXiv鏈接訪問相關技術論文，深入了解模型的原理和應用。