Motion Anything – 多模态运动生成的革新者

Motion Anything 是什么

Motion Anything 是由澳大利亚国立大学、悉尼大学、腾讯、麦吉尔大学、京东等机构推出的多模态运动生成框架。它能够根据文本描述、背景音乐或两者组合生成可控的高质量人类运动，如舞蹈等，解决了以往方法难以优先生成动态内容以及不同条件模态难以有效整合的问题。

核心功能

• 多模态条件下的运动生成 ：可依据文本、音乐或二者组合生成自然流畅的人体运动，如依文本描述的舞蹈动作和音乐节奏生成相应舞蹈。
• 细粒度控制 ：借助注意力机制，实现对运动序列关键帧和动作的精准控制，确保生成动作符合预期。
• 动态优先级调整 ：依据给定条件，如文本或音乐，动态调整运动生成优先级，优先生成与条件关联性强的动态帧和身体部位，使运动更自然真实。
• 跨模态对齐 ：在时间与空间维度上，将文本、音乐和运动有效对齐，提升生成运动的连贯性和一致性，让不同模态间配合更默契。

技术原理

• 基于注意力的掩码建模 ：运用注意力机制筛选与条件最相关的运动部分进行掩码，生成时优先恢复掩码关键帧和动作，聚焦动态内容生成。
• 时间自适应变换器 ：据条件模态动态调整注意力计算，使运动关键帧与文本关键词或音乐节拍对齐，增强时间连贯性。
• 空间对齐变换器 ：重新排列条件和运动嵌入，暴露空间维度，恢复掩码关键动作，保证运动与条件的空间一致性。
• 多模态条件编码 ：借助自适应编码器整合文本和音乐等多模态信息到运动生成中，提升生成效果。

支持平台

Motion Anything 主要运行在 Python环境下，依赖 PyTorch等深度学习框架，可在具备一定算力的计算机上运行，以处理复杂的运动生成任务。

团队介绍

该产品的开发团队汇聚了来自多所知名高校及企业的专业人士，包括澳大利亚国立大学、悉尼大学、腾讯、麦吉尔大学、京东等机构的研究人员，他们在计算机视觉、深度学习、图形学等领域拥有深厚的专业知识和丰富的实践经验，为 Motion Anything 的研发和优化提供了有力支持。

项目资源

• 官网 ：https://steve-zeyu-zhang.github.io/MotionAnything/
• GitHub 仓库 ：https://github.com/steve-zeyu-zhang/MotionAnything
• 论文地址 ：https://arxiv.org/pdf/2503.06955

业务场景

• 影视动画制作 ：快速生成高质量动画，减少制作成本和时间，提升视觉效果，如为角色生成自然的动作和舞蹈。
• VR/AR 领域 ：为虚拟角色生成逼真动作，增强沉浸感，实现自然交互，使虚拟世界中的角色动作更真实流畅。
• 游戏开发 ：依据剧情或音乐生成角色动作，增加游戏趣味性和流畅性，提升玩家体验。
• 人机交互 ：生成自然动作让机器人与人类交互更友好，实现语音指令驱动的动作生成，使人机交互更自然。
• 教育与培训 ：生成标准动作示范，辅助体育、舞蹈等教学，提升培训效果，为教育提供生动直观的资源。