本研究提出了StyleMotif模型，解决了运动生成和风格转移的局限。该模型通过风格-内容交叉融合机制，实现了多模态运动生成，能够准确捕捉参考风格并保留现实感，实验结果表明其在风格化运动生成方面优于现有技术。

本研究提出了一种骨架感知潜在扩散模型（SALAD），旨在解决文本驱动运动生成中关节、时间帧和文本表示的简化问题，从而显著提高文本与运动的对齐能力。

本研究提出复合感知语义注入机制（CASIM），有效利用文本信息生成运动，显著提升运动的质量和可控性，尤其在控制精度和泛化能力方面表现突出。

本研究提出RMD基线，利用检索增强技术提升运动生成的泛化能力，有效解决数据集多样性和规模的限制，尤其在处理分布外数据时表现突出。

本文提出FTMoMamba框架，结合频率状态空间模型与文本状态空间模型，解决运动生成中频率信息被忽视的问题。实验结果表明，该框架在文本转运动生成任务中表现优异，明显优于现有方法。

本研究提出了一种全映射的方法，解决了文本到运动生成中的开放词汇问题，通过引入原子运动和文本分解，显著提升了运动生成的泛化能力。

本研究提出了一种基于注意机制的运动扩散模型MotionCLR，解决了现有模型在字级文本与运动对应关系上的不足，实验结果表明该方法具有良好的生成、编辑能力和可解释性。

这项研究介绍了一种名为《无限运动》的突破性工作，利用长文本扩展运动生成，成功弥合了短和长时间运动合成之间的差距。实验结果表明，该模型在生成长序列动作时表现出更优越的性能。

该研究提出了一种新的文本驱动的整体运动生成任务，使用HumanTOMATO文本对齐全身运动生成框架解决了以往的限制，并在实验证明中表现出显著优势。