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MoMask是一种高级的技术，用于根据文字描述生成3D动画中的人物动作。它的工作原理类似于将人类动作分解为一系列小块，每个小块代表一个特定动作。然后，根据文字描述，选择并组合这些动作小块，形成一个完整、流畅的动作序列。这个过程可以分为几个关键步骤：
分层量化表示：MoMask首先将复杂的人类动作分解成多层次的“动作标记”，类似于动作的“字母”。
向量量化：在基础层，MoMask通过向量量化过程，将连续的动作数据转换为一系列离散的标记，从而更精确地捕捉动作细节。
残差标记：在后续层级中，生成“残差标记”，代表从基础层动作标记中提取的更高阶动作信息。
双向变换器：使用两个变换器处理这些标记。掩码变换器在训练阶段预测基于文本输入的运动标记，在生成阶段逐步填充序列。残差变换器基于当前层的结果预测下一层的标记。
文本驱动的生成：根据给定的文字描述生成3D人类动作，例如根据描述“一个人在跳舞”生成相应的动作序列。
应用范围：除了直接根据文本生成动作，MoMask还可以用于“时间内插”，即填补现有动作片段中的特定区域，使其符合文本描述。
简而言之，MoMask是一个高效且灵活的工具，能够将文字描述转换为精确的3D人物动作，适用于多种3d动画软件使用。

项目及演示：ericguo5513.github.io 论文：arxiv.org
GitHub：github.com
抱抱脸：huggingface.co

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抱脸链接：
1.huggingface.co
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