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。

本研究提出了一种基于领导者-追随者动态的新方法，解决了文本生成互动运动中无法有效捕捉用户意图的问题。该方法通过解耦复杂运动，设计了一个无需再训练的框架，显著提高了生成运动的真实性和准确性。

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。

InfiniDreamer是一个新框架，解决了现有运动生成方法只能生成短序列的问题。它通过生成与文本描述对应的子运动，并利用片段评分蒸馏（SSD）优化长序列，从而能够生成一致且具上下文意识的任意长度运动序列。实验结果表明，该方法优于现有技术。

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。

本文介绍了一种基于扩散模型的文本驱动运动生成框架MotionDiffuse，能够生成复杂的人类运动。该模型通过优先级中心的运动分散扩散模型（M2DM）和细粒度控制方法，在多个数据集上表现优越，尤其在处理复杂文本描述时。此外，研究提出了基于马尔可夫决策过程的算法InstructMotion，优化了文本与动作的对齐，提升了生成效果。

本文介绍了基于扩散模型的运动生成框架，如MotionDiffuse和DragNUWA，强调其在视频生成中的精细控制能力。研究通过运动建模和图像到视频转换，解决了动作生成的连贯性和计算效率问题，提出了新的运动引导模块和无调整框架，提升了轨迹控制和生成质量。

本文介绍了FineHumanML3D数据集和FineMotionDiffuse模型，旨在从文本描述生成高质量的3D人体动作。研究通过任务分解，结合语言结构和上下文推理，提升了运动生成的多样性和保真度。实验证明，该方法在多个数据集上优于现有技术，展示了文本驱动的运动生成潜力。

本文提出了一种基于运动生成的视频生成方法，结合潜在运动生成和视频重建技术，采用LaMD框架实现高质量运动生成。同时介绍了MoDiff模型，通过自回归概率扩散生成控制时序依赖性的动作，提升运动合成的真实性和多样性。

本文提出了一种新方法，通过将任务分解为语言准确性和运动生成，生成3D室内场景中的人体动作。研究利用大规模数据集和基于Transformer的框架，实现高多样性和保真度的多主体运动序列，并综述了文本、音频和场景条件下的人体运动生成方法，讨论了未来研究方向。

该研究提出了一种名为HumanTOMATO的文本驱动整体运动生成框架，旨在生成高质量的面部表情、手势和身体动作。通过解决文本与动作的对齐问题，该模型在动作质量和文本一致性方面表现出色。此外，研究探讨了多模态信号转换和生成变压器在3D人体动作生成中的应用潜力。

该研究提出了可控运动扩散模型（COMODO），结合强化学习实现虚拟角色的实时运动生成。通过扩散模型和一致性模型，提升了运动生成性能，优化了机器人设计，并在多个任务中展现出优越的生成质量和推理速度。

本文提出了一种结合对抗性模仿学习和强化学习的系统，用于训练物理模拟角色在复杂场景中的交互任务。该系统无需手动注释数据，能够处理未见物体和场景。研究还提出了层次生成框架和新的运动综合方法，显著提高了运动生成的质量和准确性，实验结果优于现有方法。

本文介绍了一种移动机器人在未知环境中进行抓取的运动生成方法，强调通过视觉信息增益和任务效率优化规划。提出了两阶段架构，以确保在动态障碍物下的安全跟踪，并探讨了实时感知与反应的重要性，展示了在真实平台上的评估结果。

本文介绍了一种名为MotionGPT的多模态运动生成模型，该模型利用多种控制信号生成连续的人类动作。研究通过量化身体运动、预训练模型和令牌预测任务，展示了该方法的有效性和广泛应用潜力。同时，讨论了人体运动生成的背景、主流方法及未来研究方向，并提出了新数据集LaserHuman以推动相关研究。

本文介绍了一种新颖的MMM运动生成模型，旨在平衡实时性、高保真度和动作可编辑性。MMM通过将3D动作转化为潜空间中的离散标记序列，实现高质量动画生成，并支持动作编辑和插值。实验结果表明，MMM在生成质量和速度上优于现有方法，尤其在与音乐协调的舞蹈动作生成方面表现突出。