本研究提出了一种名为Multi-Transmotion的多模态预训练模型，用于人类动作预测。该模型通过整合多种数据集和新掩蔽策略，在多个数据集上表现出色，展现了广泛的应用潜力。

本文探讨了三维室内场景中人类动作预测的建模技术，提出了多种方法以提高动作合成的自然度和多样性，包括异常值感知的相机定位算法、从单图生成新视角的方法，以及基于强化学习的虚拟人类与环境交互技术。同时，引入了新的数据集和基准，推动了室内场景分析的进展。

本文探讨了人类动作预测在虚拟现实中的重要性，提出了一种新的注视引导去噪扩散模型（GazeMoDiff），该模型通过学习眼球注视与人体运动的时空相关性，能够生成逼真的人体运动。实验结果表明，GazeMoDiff在平均位移误差上优于现有方法。