MotionAnything是由澳大利亚国立大学、悉尼大学、腾讯、麦吉尔大学、京东等机构联合推出的一个多模态运动生成框架。它能够根据文本描述、音乐或两者的组合生成高质量、可控的人类运动。该框架引入了基于注意力的掩码建模方法，实现了对运动序列中关键帧和动作的细粒度控制。

MotionAnything功能特点：

1、多模态条件下的运动生成：

支持根据文本描述、音乐或两者的组合生成高质量的人类运动。

2、细粒度控制：

基于注意力机制，对运动的关键帧和动作进行细粒度控制，实现更精准的生成效果。

3、动态优先级调整：

根据给定条件（如文本或音乐）动态调整运动生成的优先级，优先生成与条件最相关的动态帧和身体部位。

4、跨模态对齐：

将文本、音乐和运动在时间和空间维度上进行有效对齐，提升生成运动的连贯性和一致性。

5、时间自适应变换器：

根据条件的模态（文本、音乐或两者的组合），动态调整注意力计算。让运动的关键帧与文本中的关键词或音乐的节拍对齐，提升时间维度上的连贯性。

6、空间对齐变换器：

将条件和运动嵌入重新排列，暴露空间维度。恢复被掩码的关键动作，确保运动与条件在空间上的一致性。

7、多模态条件编码：

同时处理文本和音乐等多种模态条件，基于自适应编码器将不同模态的信息整合到运动生成中。

8、数据集支持：

提供新的Text-Music-Dance(TMD)数据集，包含2153对文本、音乐和舞蹈的配对样本，为多模态运动生成提供丰富的数据支持。

MotionAnything应用场景：

1、影视动画：

快速生成高质量动画，减少制作成本，提升视觉效果。

2、VR/AR：

为虚拟角色生成逼真动作，增强沉浸感，实现自然交互。

3、游戏开发：

根据剧情或音乐生成角色动作，提升游戏的趣味性和流畅性。

4、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。

5、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。