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MotionGPT

MotionGPT

文本转动作生成的通用平台

MotionGPT是通过微调大型语言模型（LLMs）来实现通用运动生成的开源项目。项目提供详细的安装指南、预训练模型及数据集应用实例，支持高效的文本到动作转换及生成。用户可以轻松实现姿态可视化和SMPL网格渲染。项目页面详细介绍了多种使用场景，适用于各种运动生成需求。

MotionGPTPyTorchLLaMAfinetuning模型评估Github开源项目
访问官网GitHub论文

MotionGPT 项目介绍

什么是 MotionGPT？

MotionGPT 是一个基于大型语言模型（LLM）微调后的通用运动生成器。它的设计目的是通过文字指令生成相应的动作序列。项目主要使用 PyTorch 实现，并结合了多种技术和方法，使得模型能够深入理解和生成复杂的人体运动模式。

项目的核心内容

MotionGPT 项目主要集中在以下几个方面：

  • 环境准备：使用 Conda 创建和激活适合 MotionGPT 运行的环境，以便确保实验环境的一致性。

  • 依赖下载：为了实现文字到运动的评估，项目需要下载特定的评估工具和必要的 Glove 数据。同时，对于 SMPL 网格渲染，也需要进行相应的准备。
    这包含了如何下载和配置 LLaMA 模型权重，使其在 MotionGPT 框架中可用。

  • 预训练模型：项目提供了预训练的 VQ-VAE 模型，用户可以使用这些模型进行快速实验和验证。

  • 数据集：通过下载 HumanML3D 和 KIT-ML 数据集，用户能够全面利用各种人体动作数据进行训练和评估。

操作指南

如何使用 MotionGPT：

  • 生成动作：用户可以通过指定任务描述和条件输入来生成相应的动作序列。生成的运动会以 npy 格式保存，并可得到以 GIF 显示的骨骼可视化结果。
  • SMPL 网格渲染：如果需要渲染 SMPL 网格，可以设置相应参数进行操作。

如何训练模型：

  • VQ-VAE 训练：用户可以指定输出目录并选择数据集名称进行 VQ-VAE 模型的训练。

  • 模型微调：使用 LoRA 对 LLaMA 进行微调，可以极大地提升模型对特定任务的适应能力。

评估与可视化

  • 评估：提供了对 VQ-VAE 和 LLaMA 的评估工具，便于用户验证模型性能。

  • 可视化：生成的动作可通过指定目录以 GIF 格式展示，并可以选择特定动作进行详细的骨骼或网格渲染。

致谢

项目的部分代码得益于来自 HumanML3D、T2M-GPT 和 Lit-LLaMA 等项目的贡献，帮助 MotionGPT 更为完善。

这个项目为研究和开发人员提供了一个强大的平台，可以轻松地将自然语言描述转换为逼真的人体运动，为诸如虚拟人偶、动画制作、游戏开发等领域带来了积极的影响。希望 MotionGPT 能为大家的工作增添价值和灵感。

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