本文提出了一种基于文本描述生成3D人体动作的新方法，结合多角度注意机制和变压器模型。实验证明该方法在HumanML3D和KIT-ML数据集上优于现有技术。此外，研究引入了细粒度文本-运动数据集FineHumanML3D，旨在生成高质量的动作序列，并强调文本与动作的良好对齐。

本文提出了一种基于多角度注意机制的两阶段方法，用于从文本描述生成3D人体动作。实验结果表明，该方法在生成精细合成和动作生成方面优于现有技术。同时，研究探讨了对抗性攻击对机器生成文本检测的影响，强调了开发更鲁棒检测系统的必要性。

本文探讨基于文本描述的3D人体动作生成，提出了多角度注意机制和运动令牌方法，结合姿态估计和Motion Transformer模型，显著提升了运动检索和生成的性能。实验证明该方法在多个基准测试中优于现有技术。

本文探讨了基于文本描述生成3D人体动作的方法，提出了多角度注意机制和TEMOS框架，利用变压器实现高质量动作生成。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有技术，能够根据文本条件生成多样化的动作序列。

本文提出了一种使用多角度注意机制的两阶段方法，通过生成变压器实现文本驱动的运动生成，实现了精细合成和动作生成。实验证明该方法优于现有技术。