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文本到动作的自主 LLM 增强对抗攻击
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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
该文章介绍了一种基于掩码动作模型的新颖的MMM运动生成范例，解决了实时性、高保真度和动作可编辑性之间的权衡，具有高质量动画生成和先进的编辑功能。实验结果表明，该模型在生成动画方面表现优于当前领先的方法，并且在速度上也有显著提升。
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关键要点
- MMM运动生成范例旨在解决实时性、高保真度和动作可编辑性之间的权衡。
- MMM通过将3D人体动作转换为潜空间中的离散标记序列，实现高保真度和高速度的动作生成。
- MMM具有固有的动作可编辑性，允许在需要编辑的位置放置掩码标记，自动填充空白部分。
- 实验结果表明，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。
- MMM提供了先进的编辑功能，如身体部位修改、动作插值和长动作序列合成。
- 与可编辑动作扩散模型相比，MMM在单个中档GPU上的速度提高了两个数量级。
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