motion-latent-diffusion

输入文字,秒级生成高质量3D人体动作

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数字人3D 🍴 复刻 70 🐛 待处理 39 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 753
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

motion-latent-diffusion 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数字人3D
开发团队ChenFengYe
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
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★ 753
上线时间2022-12-08 00:00:00
代码更新2023-07-11
仓库体积3.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 753

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:高级 约 90 分钟 部署方式:本地安装 4 步

环境要求

  • CUDA GPU 12G 以上
  • conda
  • 人体模型授权

安装与启动步骤

  1. 1建环境

    官方指定 Python 3.9,别用更高版本。

    conda create python=3.9 --name mld && conda activate mld
  2. 2装依赖

    requirements 里含渲染相关包。

    pip install -r requirements.txt
  3. 3下预处理件

    人体模型需自己申请,脚本只负责摆放。

    bash prepare/download_smpl_model.sh
  4. 4跑 demo

    用官方示例文本生成一段动作。

    python demo.py --cfg ./configs/config_mld_humanml3d.yaml --cfg_assets ./configs/assets.yaml --example ./demo/example.txt

如何确认成功

输出目录生成动作序列文件,并能渲染成 mp4。

注意事项

  • 人体模型有版权限制,脚本下不动就去官网申请。
  • 生成质量对文本长度敏感,短句更稳。

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

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