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运动流动基元用于语言引导的轨迹生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种优先级中心的M2DM模型，利用基于Transformer的VQ-VAE得出简洁的动作表示。该模型在保真度和多样性方面超过现有技术，尤其适用于复杂的文本描述。
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关键要点
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本文介绍了一种优先级中心的运动分散扩散模型（M2DM）。
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该模型利用基于Transformer的VQ-VAE得出简洁的、离散的动作表示。
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模型通过全局自注意机制和正则化项来抵消代码坍塌。
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提出了一种创新的噪声调度方式，根据动作标记的重要性确定噪声。
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在逆扩散过程中保留最显著的动作，产生更丰富多样的语义动作。
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在HumanML3D和KIT-ML数据集上的实验表明，该模型在保真度和多样性方面超过现有技术，尤其适用于复杂的文本描述。
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