MotionGen

MotionGen，元象推出的基于物理的3D动作生成模型，MotionGen通过创新性融合大模型、物理仿真和强化学习等前沿算法，用户只需输入简单的文本指令，即可快速生成逼真、流畅且复杂的3D动作。

MotionGen解决了传统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问题。MotionGen的核心在于其基于物理的模型，结合了大模型、物理仿真、模仿学习、强化学习、矢量量化变分自编码器（VQ-VAE）和Transformer模型等先进技术，使得用户只需输入文本指令，就能快速生成高质量、复杂且自然流畅的3D角色动作。

MotionGen主要特点：

精准文本理解：能够深入解析复杂的指令，准确生成与文本描述匹配的动作，实现文本到动作的无缝连接。

动作丰富性：支持从基础动作如行走、跑步到复杂的肢体协调动作，如踢击、旋转等。

真实物理仿真：确保生成的动作符合物理定律，动作间的过渡自然，如角色在冲刺后能自主刹车，提升了动作生成的细节表现力和与文本指令的匹配度。

风格多样性：即使是同一动作，也能根据描述产生风格上的变化，增加动作的独特性。

MotionGen技术实现：

MotionGenGPT算法：融合了物理仿真与强化学习，利用动捕数据训练，通过模仿学习生成自然动作，同时采用VQ-VAE提取动作特征，结合Transformer模型实现文本到动作的高效转换。

两阶段框架：首先学习物理正确动作的表征，然后通过双Transformer模型细化动作编码，确保动作既符合物理规律又具有高度的细节和自然性。

MotionGen应用：

动画制作

游戏开发

电影特效

虚拟现实

以及任何需要高质量3D动作内容的行业

MotionGen由深圳元象信息科技有限公司推出，通过其创新的技术融合，不仅提升了3D动作生成的效率和质量，还极大地扩展了创作的可能性，降低了创作门槛，使得零经验的创作者也能轻松上手，创造高质量的动画，是3D内容生成领域的一次重大进步。

目前，MotionGen模型处于测试阶段，用户可以申请免费试用来体验这一革命性的3D动作生成技术。