Large Motion Model – 商湯科技聯合南洋理工推出的統一多模態生成模型

Large Motion Model簡介

Large Motion Model（LMM）是一種創新的多模態生成模型，由新加坡南洋理工大學S-Lab與商湯科技的研究團隊聯合開發。LMM能夠處理多種生成任務，如將文本轉化為、將音樂轉換為舞蹈等，并在多個基準測試中展現出與專業模型相媲美的卓越性能。該模型通過整合不同模態、格式和任務的數據，構建了一個全面的MotionVerse數據集，并采用了先進的ArtAttention機制和預訓練策略，實現對身體各部位的精準控制和豐富的知識泛化能力。LMM在面對未見任務時展現出出色的泛化能力，為未來多模態生成的研究開辟了新視角。

Large Motion Model的核心功能

• 多任務生成：支持多種生成任務，包括文本到、音樂到舞蹈、動作到等。
• 數據集的整合：構建了MotionVerse數據集，基于多種模態、格式和任務的數據實現統一的表示。
• 精準控制：通過ArtAttention機制，支持對不同身體部位進行精確的控制，提升生成的細致度。
• 強大的泛化能力：在多種未見任務中有效地生成，展現出出色的泛化能力。
• 多模態輸入處理：能夠同時處理文本、音樂、視頻等多種輸入模態，并生成相應的輸出。

Large Motion Model的技術原理

• 統一的數據集（MotionVerse）：基于MotionVerse數據集，該數據集涵蓋了多種任務和模態的數據，采用TOMATO表示法整合不同格式的數據。
• Diffusion Transformer骨干網絡：基于Transformer框架的擴散模型，使用去噪擴散概率模型（DDPM）生成高質量的序列。
• ArtAttention機制：創新的注意力機制ArtAttention，結合身體部位感知建模，使模型能夠控制和學習不同身體部位。
• 預訓練策略：采用隨機幀率和多種掩碼技術的預訓練策略，增強模型對不同數據源的學習和泛化能力。
• 零樣本學習：通過零樣本方法生成長序列，使模型在沒有額外樣本的情況下進行生成。

項目資源

• 項目官網：https://mingyuan-zhang.github.io/projects/LMM
• GitHub倉庫：https://github.com/mingyuan-zhang/LMM
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2404.01284
• 在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/mingyuan/LMM

Large Motion Model的應用領域

• 動畫與游戲制作：生成生動的角色動畫，顯著減少手動制作動畫所需的時間和成本，提升動畫制作的效率。
• 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）：在VR和AR應用中，生成與用戶動作相匹配的虛擬角色動作，增強用戶的沉浸體驗。
• 影視制作：生成電影中的特殊效果，如復雜的打斗場景或舞蹈動作，提高制作效率。
• 分析與訓練：分析員的動作并提供訓練建議，生成標準動作模板。
• 機器人技術：訓練機器人執行復雜的人類動作，提升其在服務、醫療或工業領域的應用能力。

常見問題

• LMM的訓練數據來源是什么？：LMM基于MotionVerse數據集，該數據集整合了多種模態和任務的數據。
• 如何使用LMM生成？：用戶可以通過輸入文本、音樂或視頻等多種模態，使用LMM生成相應的輸出。
• LMM支持哪些類型的生成任務？：LMM支持從文本到、音樂到舞蹈等多種生成任務。
• LMM的輸出質量如何？：在多個基準測試中，LMM展現了與專家模型相媲美的輸出質量。