MotionEdit – 一个开放源代码的三维人物动态调整方案，利用文字指令引导与修改三维人物动作

MotionFix指的是什么

MotionFix是一款开放源代码的三维人物动态调整方案，它融合了自然语言表达与条件扩散模型TMED，实现了对三维人物动态进行精准修改的目标。项目采用半自动流程创建了一个由原始动作、目标动作及对应的描述性文本组成的三元组数据库，从而缓解了训练数据稀缺的问题。该TMED架构能够解析文字指令中蕴含的编辑意图，并将其应用于基础运动上，生成既符合说明又与原动态保持一致性的修改后版本。这为动画创作、虚拟现实体验以及游戏开发等多个领域带来了全新的基于文本驱动的三维人物动作控制和调整方式。

MotionFix的核心特性

• 基于文本的运动修改允许用户利用自然语言指令来控制和修改3D人物的动作，确保能够精细调节每一个动作细节。
• 构建数据集合利用半自动化技术创建了一个由原始动作、目标动作及修改后文本组成的三元数组合的数据集合，以增强模型训练的数据基础。
• 基于条件的扩散模型（CDBM）利用条件扩散模型，通过源动作与文本指令的逐步迭代来创建修改后的一系列动作，确保了这些动作既流畅又精确。
• 处理多种类型的数据输入TMED模型能够应对包含文本说明、原始动作及噪声矢量等多种类型的输入模式，从而增强了其在编辑过程中的灵活度与适用范围。
• 编校指引及监管利用引导比例来调节原始动作和文字命令在创作流程中的作用强度，允许用户定制所产生动作与原动作之间的相近程度以及对文本说明的遵从水平。
• 评价标准的革新通过采用基于搜索的评测标准，对生成的动作进行精确度和与其原始动作相似性的定量分析，从而为运动编辑的质量提供一个客观的标准。

MotionFix的核心技术机制

• 部分自动化数据采集利用当前可用的动作捕捉数据库及文本至动作搜索算法（例如TMR），实现相似动作的自动化匹配，并借助手动校正与修改描述文字的方式生成训练数据集。
• 人体运动的SMPL表述形式采用SMPL（Skinned Multi-Person Linear）模型来对人体姿态进行参数化处理，这是一种在三维人物造型与运动追踪领域内普遍应用的表达方式。
• 编译器与解码器结构TMED架构整合了若干个专门用于解析时间序列、文字内容及行为数据的编码单元，并采用一种变换器(Transformer)结构对这些经过编码的信息进行综合处理。
• 基于分类器的指引自由化（Classifier-Based Freedom Guidance）在采集样本时，通过利用分类器的自主导向调节源动作与文本条件的作用力，以实现对生成流程的把控。
• 查找参考基准为评定产生的行动质量，采用诸如从生成至目标搜索及从生成回溯至原始来源等基于查找的标准来分析所产生行动与预期目标或初始行动之间的相近程度。

MotionFix项目的网址

• 官方网站项目https://motionfix.is.tue.mpg.de已更改为您可能需要访问的网站。请注意，网址保持相同以确保您能够准确找到目标页面。
• GitHub代码库：在GitHub上的atnikos用户维护的motionfix项目页面可以找到相关内容。
• 关于arXiv的技术文章在ArXiv网站上可以找到编号为2408.00712的论文PDF版本，访问地址如下：https://www.arxiv.org/pdf/2408.00712
• 线上试用演示版访问此链接以查看经过改进的运动修复演示: https://huggingface.co/spaces/atnikos/motionfix-demo

MotionFix的使用场合

• 动画创作及加工MotionFix适用于动画创作过程，它让动画设计师能够借助文字说明来修改与优化3D人物的动作，以符合具体的动画要求。
• 制作电子游戏于游戏制作领域内，利用MotionFix能够实现游戏角色动作的创作与调整，确保这些动作更贴合设计理念，并显著增强其真实感及变化性。
• 虚拟实境（VR）与扩增实境（AR）于VR与AR应用程序之中，MotionFix能够助力生成更为真实流畅的身体动态效果，显著增强用户沉浸式体验及互动感受。
• 运动解析及锻炼指导利用MotionFix软件，可以在体育培训及动作解析中进行动作的修改与优化，这对于提升运动员的技术水平或是减少受伤风险具有重要作用。