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基于扩散的自回归运动模型DART：实时文本驱动的运动控制
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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运动分散扩散模型（M2DM），利用基于Transformer的VQ-VAE生成简洁的动作表示。通过全局自注意机制和正则化项解决代码坍塌问题，并创新性地根据动作重要性进行噪声调度。实验显示，该模型在HumanML3D和KIT-ML数据集上表现优异，尤其在复杂文本描述下，保真度和多样性超过现有技术。
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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生成简洁的、离散的动作表示。
- 通过全局自注意机制和正则化项来解决代码坍塌问题。
- 提出了一种创新的噪声调度方式，根据动作重要性确定噪声。
- 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。
- 实验结果显示，该模型在HumanML3D和KIT-ML数据集上表现优异，尤其在复杂文本描述下，保真度和多样性超过现有技术。
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