The Language of Motion：李飞飞团队推出的多模态语言模型

The Language of Motion简介

“The Language of Motion”是由斯坦福大学李飞飞团队开发的一项创新研究，旨在通过一个多模态语言模型框架来统一和理解人类的口头和非口头运动语言。该框架能够处理文本、语音和运动数据等多种输入模态，并在共言手势生成、情感预测等任务上展现出卓越的性能，为虚拟角色的自然交流和人类运动的理解提供了新的视角。

The Language of Motion主要功能

1. 多模态输入处理：能够接受文本、语音和运动数据作为输入，处理多种模态的数据。
2. 共言手势生成：根据语音生成匹配的手势动作，使得虚拟角色在交流时能更自然地使用手势。
3. 情感预测：从人体运动中识别和预测情感，对于理解非言语交流至关重要。
4. 可编辑手势生成：允许用户根据语音或文本输入编辑特定身体部位的动作，提高动作生成的灵活性。
5. 文本到运动生成：根据文本描述生成相应的3D人体运动，增强虚拟角色对指令的响应能力。

The Language of Motion技术原理

1. 多模态语言模型：使用一个统一的多模态语言模型来理解和生成人类运动，模型可以处理和输出不同的模态。
2. 标记化（Tokenization）：将运动、语音和文本数据分别通过特定的标记器转换成离散的标记，以便模型处理。
3. 编码器-解码器架构：采用编码器-解码器结构的语言模型，输入标记通过编码器处理，解码器预测下一个标记的概率分布。
4. 预训练策略：通过将一种模态的数据翻译成另一种模态的数据来进行预训练，以学习不同模态之间的对应关系。
5. 下游任务微调：在预训练后，模型通过微调来执行特定的下游任务，如共言手势生成或文本到运动生成。
6. 指令遵循：模型能够理解和遵循自然语言指令，执行相应的动作生成任务。
7. 情感和身体语言理解：模型通过分析运动数据来预测情感，解读身体语言隐含的情绪和意图。

The Language of Motion应用场景

1. 虚拟角色动画：在游戏和电影制作中，用于生成虚拟角色的自然动作和手势，提升角色的真实感和互动性。
2. 虚拟现实交互：在VR环境中，根据用户的语音和身体动作生成相应的虚拟角色反应，增强沉浸式体验。
3. 智能教育辅助：在教育软件中，根据教学内容自动生成教师的手势和表情，使教学过程更加生动。
4. 健康监测分析：分析患者的动作和姿态，预测和识别情绪状态，辅助心理健康和精神健康的评估。
5. 人机交互设计：在智能助手和机器人设计中，使机器能够理解和响应人类的非言语提示，提升交互的自然度。
6. 运动捕捉编辑：在运动捕捉数据的后期处理中，根据剧本或导演要求调整角色动作，优化动画效果。

The Language of Motion项目入口

• 项目主页：https://languageofmotion.github.io/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.10523