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动态词：运动预测的表征工程
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于 Transformer 的架构，用于生成 3D 人体运动模型，能够学习高维骨骼关节嵌入，并生成连贯的运动序列。实验结果显示，该模型在短期预测和长期运动序列生成方面表现优异。
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关键要点
- 提出了一种基于 Transformer 的架构，用于生成 3D 人体运动模型。
- 模型能够学习高维骨骼关节的嵌入，并通过解耦的时间和空间自注意机制生成连贯的姿态。
- 实验结果显示，该模型在短期预测和长期运动序列生成方面表现优异。
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延伸问答
这篇文章提出了什么样的模型用于生成3D人体运动？
文章提出了一种基于Transformer的架构，用于生成3D人体运动模型。
该模型如何生成连贯的运动序列？
模型通过解耦的时间和空间自注意机制生成连贯的姿态。
实验结果显示该模型在运动预测方面的表现如何？
实验结果表明，该模型在短期预测和长期运动序列生成方面表现优异。
该模型学习了哪些特征以生成运动模型？
模型能够学习高维骨骼关节的嵌入。
使用该模型生成的运动序列有什么应用？
生成的运动序列可以用于动画、虚拟现实和运动分析等领域。
该模型与传统运动预测模型相比有什么优势？
该模型通过解耦机制和高维嵌入学习，能够生成更连贯和准确的运动序列。
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