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统一多模态运动生成的大型运动模型
原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新颖的多模态运动生成方法，利用预训练模型将身体部位的运动转换为离散运动令牌。该方法通过逐步预测生成完整序列，具备高保真度和可编辑性，能够在多个数据集上生成高质量动画，并显著提高生成速度。同时，研究探讨了大型语言模型在动作预测和城市移动中的应用，展示了多模态模型的潜力和效率提升。
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关键要点
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本文介绍了一种新颖的多模态运动生成方法，利用预训练模型将身体部位的运动转换为离散运动令牌。
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该方法通过逐步预测生成完整序列，具备高保真度和可编辑性，能够在多个数据集上生成高质量动画。
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研究表明，该方法在生成速度上显著提高，并且在生成高质量动画方面超过了当前领先的方法。
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大型语言模型（LLMs）被用于增强全局交通语境理解，提高动作预测任务的准确性。
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提出了一种成本效益的部署策略，通过拥有0.7%的LLM增强数据集来扩大动作预测任务的准确性。
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研究探讨了将LLMs与城市移动数据对接的三个研究问题，展示了多模态模型的潜力和效率提升。
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延伸问答
多模态运动生成方法的核心原理是什么？
该方法利用预训练模型将身体部位的运动转换为离散运动令牌，通过逐步预测生成完整序列。
这种运动生成方法在生成速度上有什么优势？
该方法在生成速度上显著提高，能够在多个数据集上生成高质量动画，超过当前领先的方法。
大型语言模型在动作预测中如何应用？
大型语言模型被用于增强全局交通语境理解，提高动作预测任务的准确性。
该研究提出了什么样的成本效益策略？
研究提出通过拥有0.7%的LLM增强数据集来扩大动作预测任务的准确性，降低成本。
多模态运动生成方法的可编辑性如何实现？
该方法具有固有的动作可编辑性，只需在需要编辑的位置放置掩码标记，即可自动填充空白部分。
MMM方法在生成高质量动画方面的表现如何？
MMM在生成高质量动画方面超过了当前领先的方法，FID得分分别为0.08和0.429。
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