运动的语言 – 来自斯坦福李飞飞小组的综合多模态语义模型

什么是动作的语言？

MotionLanguage是斯坦福大学李飞飞研究小组发布的一款多模态语言模型，能够结合人类行为中的言语和非言语信息进行处理。该模型具备分析文本、语音及动作数据的能力，并生成相应的目标模式，在构建能进行流畅互动的虚拟角色方面发挥着关键作用。在同步产生语音与手势的任务中，MotionLanguage展现了卓越性能，并且相较于传统模型，它所需的训练数据量显著减少。此外，该模型还能执行如情感预测等新任务，能够从动作中辨识出情绪状态。对于游戏、电影和虚拟现实等领域而言，MotionLanguage具有重要的应用价值，并促进了虚拟角色与人类进行自然互动的技术进步。

《动作的语言》的核心特性

• 多种数据类型输入管理能够接收文本、音频及行为信息为输入源，并且可以敏捷地应对多种形式的数据。
• 运动的解析与创造根据提供的语音、文字或是行为信息，解析并创建相匹配的三维人物动态。
• 统一的声控与手勢创作实现手势与声音的协调匹配，增强虚拟人物互动的真实感。
• 情绪预估通过对动作信息的分析来预判情绪状态，从而在精神健康和心理医学等专业领域内发挥辅助作用。
• 创建手勢編碼允许用户依据语音和文字指示调整特定的身体部分动作，以提升动作的表现力。

技术背后的运作机制：动态语言

• 模式符号化采用向量量化变分自编码器（VQ-VAE）技术，对面部、手部、上半身及下半身的动作进行独立的符号化处理，从而把持续变化的动作信息转化为一系列离散化的符号。
• 多种形态的词库通过整合各种类型的标签来创建一个综合性的跨模式词汇库，使语言模型能够有效处理多种类型的输入数据。
• 编译器与解析器结构采用包含编码器和解码器架构的语义模型，处理掺杂的符号信息，并产出一系列的目标符号。
• 创建初步训练模型利用自我监督的学习方法，协调各种模式之间的关联性，例如人体各个部分的动作匹配以及音轨与文字内容的一致性。
• 命令遵照培训指示执行完成预训练之后，利用指令模版对模型实施进一步调整，使其能够依据自然语言指示来执行具体的后续任务。
• 全程训练流程该模型在整个预训练及后续的培训过程中都采用了端到端的学习方法，以实现各模态之间最大程度的协同一致。

项目的网址为”The Language of Motion”

• 官方网站URLExceptionInputBorderURLExceptionInputhttps://github.com/languageofmotion
• 关于arXiv的技术文章在学术预印本网站上可找到这份研究文档的链接如下：https://arxiv.org/pdf/2412.10523，该文献包含了最新的研究成果。

《动作的语言》的使用情境

• 制作电子游戏在游戏里设计更为逼真且自然的非玩家角色（NPC），使它们能借助肢体动作及手势同玩家展开更加多元化的交互。
• 影片与动漫创作于影片及动漫里创造出更为逼真顺滑的三维人物动态，大幅降低手工绘制动画所需的人力，并加速整体制作流程。
• 虚拟实境（VR）技术在虚幻的数字世界里，打造更为逼真的互动感受，使虚拟人物的行为与回应更接近现实生活中的个体。
• 提升现实感（AR）在AR应用程序里，确保虚拟物体或人物的行动能与真实环境中用户的肢体语言及动作保持一致。
• 社会交互型机器人旨在使社交机器人的沟通更为流畅自然，提升其与人交互的质量，在诸如服务、教学及陪伴等多个领域中发挥更大的效能。