MotionGen：元象基于物理的3D动作生成模型，文本指令秒变逼真动作

MotionGen是元象推出的基于物理的3D动作生成模型，创新性融合大模型、物理仿真、强化学习等前沿算法。用户只需输入简单文本指令，即可快速生成逼真、流畅且复杂的3D角色动作，彻底解决传统3D动作设计中效率低、成本高、依赖手工制作或昂贵动作捕捉设备的行业痛点。

MotionGen核心优势：

1、精准文本理解：

深度解析复杂指令，精准捕捉动作细节与需求，实现文本描述到3D动作的无缝映射；

2、动作覆盖全面：

从行走、跑步等基础动作，到踢击、旋转等复杂肢体协调动作，全方位满足多元创作需求；

3、真实物理仿真：

依托核心物理模型，确保生成动作严格遵循物理定律，动作过渡自然流畅（如角色冲刺后可自主刹车），大幅提升细节表现力与指令匹配度；

4、风格灵活多变：

针对同一动作，可根据文本描述生成差异化风格表现，赋予动作独特性，适配不同场景创作需求。

MotionGen技术内核：

1、MotionGenGPT 核心算法：

整合物理仿真与强化学习技术，基于海量动捕数据开展模仿学习，确保生成动作的自然性；同时采用矢量量化变分自编码器（VQ-VAE）提取动作核心特征，结合 Transformer 模型高效完成文本到动作的转换；

2、两阶段生成框架：

第一阶段专注学习物理正确的动作表征，夯实动作自然性基础；第二阶段通过双 Transformer 模型细化动作编码，在保障物理合理性的前提下，进一步提升动作细节丰富度与真实感。

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