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基础到高级的分层传播模型实现详细的文本到动作合成
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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得出离散的动作表示。该模型通过自注意机制和正则化项抵消代码坍塌，并采用噪声调度方式确定动作标记的重要性。实验证实该模型在保真度和多样性方面超过现有技术，尤其对于复杂的文本描述。
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关键要点
- 本文介绍了一种优先级中心的运动分散扩散模型（M2DM）。
- 该模型利用基于Transformer的VQ-VAE得出简洁的、离散的动作表示。
- 通过全局自注意机制和正则化项来抵消代码坍塌。
- 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其在运动序列中的保留。
- 该方法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。
- 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，尤其对于复杂的文本描述。
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