文本到人体动作：人群动画的未来

文本驱动3D动作生成：AI正在改变游戏规则

传统的3D动画制作中，为场景添加自然逼真的群众角色是一项极其繁琐的任务，需要艺术家手动调整每个角色的动作，即使是少量角色也需要耗费大量时间和精力。然而，人工智能研究正在改变这一现状，文本驱动3D动作生成技术正在取得突破性进展。

文本驱动3D动作生成技术的核心在于将文字描述转化为三维动作，这项技术克服了以往模型在匹配文字描述和动作之间存在的困难。 由于人类动作的多样性和难以精确描述的特点，以及动作对上下文信息的依赖，以往的动作生成模型质量较低，且缺乏表达力。此外，高质量的3D动作数据集的标注难度大，成本高昂，也阻碍了该领域的发展。

近期，名为“Motion Diffusion Model (MDM)”的模型问世，为文本驱动3D动作生成技术带来了新的突破。 MDM 模型能够实现三种主要功能：

1. 文本驱动动作生成： 用户输入文字描述，模型生成对应的3D动作。
2. 动作词驱动动作生成： 用户输入单个动作词，模型生成相应的3D动作，可以用于评估模型对动作的忠实度。
3. 无条件生成： 用户提供起始和结束位置，模型自动生成中间的3D动作，类似于图像生成和文本驱动图像生成。用户也可以使用文字描述来指定中间动作。

MDM 模型的出现将极大地简化3D动画制作流程，为游戏、影视等领域带来全新的创作方式。 随着人工智能技术的不断发展，文本驱动3D动作生成技术将会更加成熟，为我们带来更加逼真、更加生动的虚拟世界。