MotionGPT

让文字直接驱动数字人动作，一句话生成逼真3D动画

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 147 🐛 待处理 72 👀 关注 41

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GitHub 星标 ★ 1991

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源模型，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

项目数据

分类数字人3D

开发团队OpenMotionLab

官网地址https://motion-gpt.github.io

GitHubhttps://github.com/OpenMotionLab/MotionGPT

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源模型，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。

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,chatgpt,gpt,language-model,motion,motion-generation,motiongpt,multi-modal,text-driven,text-to-motion

GitHub 星标★ 1991

上线时间2023-06-20 00:00:00

代码更新2025-07-01

仓库体积8.7 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

MotionGPT 是一个将人体运动视为一种‘外语’的统一生成模型，发表于 NeurIPS 2023。它利用大型语言模型（LLM）的架构来处理运动序列，将动作数据离散化为运动词元（motion tokens），并采用类似文本生成的方式训练模型，从而实现了从文本描述生成对应动作、从动作生成文本描述以及动作补全等多种任务。该项目解决了传统运动生成模型任务单一、泛化能力弱的问题，通过统一框架支持多模态交互，用户只需输入自然语言指令即可驱动数字人产生逼真动作。核心能力包括文本到动作生成、动作到文本描述、以及基于运动词元的可控生成，适用于动画制作、虚拟现实、游戏开发和机器人控制等领域。项目提供了完整的训练和推理代码，并附有预训练模型，便于研究者和开发者快速上手。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1991

技术标签

3d-generation chatgpt gpt language-model motion

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶约 30 分钟部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Blender（README 要求先按 TEMOS 文档完成其渲染环境配置）
Blender 自带的 Python 解释器（用于安装渲染依赖）
能访问 GitHub 与 HuggingFace 的网络环境

安装与启动步骤

1在线体验 Demo

README 提供 HuggingFace Demo 链接，可在浏览器直接体验文本与动作互转，无需本地部署。
2克隆项目仓库

把官方仓库下载到本地，渲染依赖清单位于仓库的 prepare/ 目录内。
```
git clone https://github.com/OpenMotionLab/MotionGPT
cd MotionGPT
```
3配置 Blender 环境

README 要求先参考 TEMOS 项目的 Blender 配置文档完成环境准备，该部分仍标注 WIP。
4安装渲染依赖

使用 Blender 自带 Python 执行仓库中的渲染依赖清单，注意路径要换成自己的。
```
/your/blender/python/bin/python -m pip install -r prepare/requirements_render.txt
```