MotionGPT

MotionGPT 项目介绍

项目概述

MotionGPT 是一个统一且易于使用的运动语言模型，旨在学习两种模态间的语义耦合，并用于在多种运动相关任务中生成高质量的动作和文本描述。此项目试图将人类动作视作一种特殊的语言，通过结合大规模的语言模型和动作数据，实现对动作相关任务（如文本驱动的动作生成、动作描述、动作预测和动作插值）的性能提升。

技术背景

尽管预训练的大型语言模型在不断进步，但将语言和其他多模态数据（如动作）统一建模的探索仍然具有挑战性。幸运的是，人类动作展现出的语义耦合与人类语言相似，常被认为是一种身体语言。基于此，MotionGPT 旨在通过离散向量量化处理人类动作，将三维动作转换为动作令牌，类似于生成语言令牌的过程。随后，模型在动作和文本上进行语言建模，将人类动作作为一种特定语言进行处理。通过这种方法，MotionGPT 不仅在单一模型中实现了动作和语言的统一建模，还充实了动作生成的能力。

项目进展

• 2023年9月22日：MotionGPT 被 NeurIPS 2023 接收。
• 2023年9月11日：发布了 HuggingFace 演示。
• 2023年9月9日：发布 MotionGPT V1.0 的训练版本。
• 2023年6月20日：撰写论文并启动项目。

快速开始

MotionGPT 提供了详细的快速启动指南，涵盖了环境设置、依赖下载、预训练模型获取及演示使用等步骤。用户可以通过设置 Conda 环境、安装必要的软件包及预训练模型来快速上手。

功能演示

MotionGPT 提供了多种演示功能，包括网页界面演示和批处理演示。用户可以使用特定配置文件来输入文本提示，生成相应的动作数据，并输出文本描述。

模型训练指南

MotionGPT 提供了详细的模型训练步骤，包括动作令牌生成模型的训练、MotionGPT 模型的预训练及指令微调等。用户需要根据提供的数据集和参数配置，逐步完成模型的训练和评估工作。

FAQ 常见问题

MotionGPT 的常见问题部分详细解答了关于项目目标、能力和技术细节的各种问题，包括动机、测试任务、零次学习能力及训练过程中的技术细节。

项目可视化及评估

MotionGPT 提供了可视化工具，用以渲染和查看生成的动作令牌及动作序列，同时支持对模型结果的多方面评估。

项目引用

对于希望引用 MotionGPT 项目或相关论文的研究人员，项目提供了详细的引用格式。

结语

MotionGPT 项目通过创新性的动-语言预训练及模型构建，为处理复杂的运动生成任务提供了一种全新的方法。这一项目以其较高的灵活性和广泛的应用前景，吸引了许多研究者和从业者的关注。在未来，随着更多大规模动作数据的引入，MotionGPT 有望在更广泛的场景中实现突破。