motion-latent-diffusion

输入文字，秒级生成高质量3D人体动作

motion-latent-diffusion 是一个基于潜在空间运动扩散模型的开源项目，发表于 CVPR 2023。它旨在解决文本或动作指令到人体运动生成的任务，核心创新在于将运动数据编码到低维潜在空间进行扩散生成，相比直接在原始运动空间扩散，大幅提升了生成速度和动作质量。项目提供完整的训练和推理代码，支持文本条件生成、动作补全、运动编辑等多种功能，并附带预训练模型和可视化示例。它解决了传统运动生成方法速度慢、动作不自然、难以处理长序列等问题，为数字人动画、游戏开发、虚拟现实等领域提供了高效的运动生成工具。

开源 free 数字人3D
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 747
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类数字人3D
开发团队ChenFengYe
所属国家
官网地址https://chenxin.tech/mld
GitHubhttps://github.com/ChenFengYe/motion-latent-diffusion
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型3d-generation,cvpr2023,diffusion-model,motion,motion-generation,text-driven,text-to-motion
GitHub 星标★ 747
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-12-08 00:00:00
最近更新2026-09-15 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数6

使用教程

核心亮点

  • 潜在空间扩散设计，生成速度比传统扩散模型快数倍
  • 支持文本、动作片段等多种条件控制，生成动作自然流畅
  • 提供完整训练/推理代码和预训练模型，开箱即用

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖特定数据集（如HumanML3D），泛化到新场景需重新训练

适用场景

  • 数字人动画制作：根据剧本快速生成角色动作
  • 游戏开发：为NPC生成交互式动作
  • 虚拟现实/元宇宙：实时生成用户指令对应的虚拟化身动作

替代项目

Motion Diffusion Model (MDM)、HumanML3D、AvatarCLIP

项目介绍

motion-latent-diffusion 是视频领域的开源项目，由 ChenFengYe 开发，2022 年首次发布。

它收录于视频分类，该分类目前共有 474 个项目，GitHub 星标数为 747。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-15。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：数字人动画制作：根据剧本快速生成角色动作。同类可对比的替代方案包括 Motion Diffusion Model (MDM)、HumanML3D、AvatarCLIP。

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