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MotionCLR：通过理解注意机制实现运动生成和无训练编辑
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于注意机制的运动扩散模型MotionCLR，解决了现有模型在字级文本与运动对应关系上的不足，实验结果表明该方法具有良好的生成、编辑能力和可解释性。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于注意机制的运动扩散模型MotionCLR。
- 现有运动扩散模型在字级文本与运动之间的对应关系及可解释性上存在不足。
- 这些不足限制了细粒度编辑能力。
- MotionCLR通过清晰的注意机制建模，提供灵活有效的运动编辑方法。
- 实验结果表明MotionCLR具备良好的生成和编辑能力，以及可解释性。
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