MotionGPT学术引用指南:正确引用NeurIPS 2023论文
在学术研究中,正确引用相关文献是尊重他人成果、确保研究可追溯性的重要环节。对于NeurIPS 2023收录的MotionGPT论文,规范的引用格式能提升研究的专业性和可信度。本文将详细介绍MotionGPT论文的正确引用方式、项目基本信息及相关资源,帮助科研人员准确引用这一重要研究成果。
项目概述与核心价值
MotionGPT是一个统一且用户友好的运动-语言模型(Motion-Language Model),旨在学习两种模态的语义耦合,并在多个运动任务上生成高质量的运动和文本描述。该项目于2023年9月22日被NeurIPS 2023接收,其创新之处在于将人类运动视为一种"外语",通过离散向量量化将3D运动转换为运动令牌(Motion Tokens),从而实现运动与语言的统一建模。
如上图所示,MotionGPT的核心架构通过运动令牌化、语言模型预训练和指令调优等步骤,实现了文本驱动运动生成、运动 captioning、运动预测等多任务的统一处理。相关技术细节可参考项目官方文档README.md。
标准引用格式
BibTeX格式
对于使用LaTeX撰写论文的研究人员,推荐使用以下BibTeX条目:
@article{jiang2024motiongpt,
title={Motiongpt: Human motion as a foreign language},
author={Jiang, Biao and Chen, Xin and Liu, Wen and Yu, Jingyi and Yu, Gang and Chen, Tao},
journal={Advances in Neural Information Processing Systems},
volume={36},
year={2024}
}
注意:尽管论文发表于NeurIPS 2023,但根据NeurIPS的出版规范,其正式卷号对应年份为2024年。在引用时请严格使用上述格式,避免因年份错误导致引用不准确。
APA格式
对于采用APA格式的研究,引用方式如下:
Jiang, B., Chen, X., Liu, W., Yu, J., Yu, G., & Chen, T. (2024). Motiongpt: Human motion as a foreign language. Advances in Neural Information Processing Systems, 36.
MLA格式
MLA格式引用如下:
Jiang, Biao, et al. "Motiongpt: Human Motion as a Foreign Language." Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 36, 2024.
项目资源与扩展引用
官方代码库
MotionGPT的官方代码库托管于GitCode,研究者可通过以下地址获取完整代码和相关资源:
https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MotionGPT
在引用代码时,可在论文致谢部分或方法描述中注明:"本研究使用了MotionGPT项目的开源代码(https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MotionGPT)"。
预训练模型与数据集
项目提供了预训练模型和相关数据集,可通过执行prepare/download_pretrained_models.sh脚本获取。相关配置文件(如configs/config_h3d_stage3.yaml)中包含了模型训练的详细参数,这些信息对于复现实验结果至关重要。
评估指标与工具
MotionGPT在多个运动任务上取得了18项SOTA指标,其评估方法和工具实现位于mGPT/metrics/目录下。若在研究中使用了类似的评估框架,建议引用相关实现代码。
上图展示了MotionGPT在不同下采样率下的性能表现,详细数据可参考论文及demos/目录下的评估结果文件。
常见引用错误与注意事项
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年份混淆:NeurIPS 2023会议的论文通常在2024年正式出版,因此引用时年份应为2024而非2023。
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标题大小写:论文标题中"Motiongpt"为小写字母开头,引用时需严格遵循原文格式。
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期刊名称:正确期刊名称为"Advances in Neural Information Processing Systems",避免使用简称或错误拼写。
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作者顺序:作者列表应保持原始顺序,体现贡献的先后关系。
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版本更新:项目后续可能发布更新版本(如MotionGPT3),引用时需明确区分不同版本的贡献。
总结
正确引用MotionGPT论文不仅是学术规范的要求,也是推动运动-语言建模领域发展的重要基础。通过本文提供的标准引用格式和项目资源信息,研究者可以准确、规范地引用这一NeurIPS 2023的重要成果。如需进一步了解项目细节,可访问项目官方文档README.md或通过论文中提供的联系方式与作者团队交流。
希望本文能帮助您在学术研究中正确引用MotionGPT相关成果,共同促进人机交互、计算机视觉和自然语言处理交叉领域的发展。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考





