本文介绍了一种基于Transformer的新型架构，用于生成3D人体运动模型。该模型通过学习高维度骨骼关节的嵌入，并通过解耦的时间和空间自注意机制，使生成的姿态在时间上连贯。实验结果表明，该模型能够准确地生成短期预测，并在长期时间跨度内生成合理的运动序列。