MoMask

MoMask是一款先进的3D人体动作生成工具，基于生成式掩码建模技术，能够根据文本描述生成高质量的3D人体动作。该工具采用分层量化方案，将人体运动表示为多层离散的运动标记，并结合掩码Transformer和残差Transformer进行动作序列生成。在文本到动作生成任务中，MoMask表现出色，其FID指标达到0.045（HumanML3D数据集），优于现有方法。此外，MoMask支持多种应用场景，如文本引导的动作编辑、时序修复等，无需额外微调即可直接应用。 MoMask具备文本驱动的3D动作生成能力，用户可通过简单文本输入生成对应动画。同时支持动作时序编辑与细节调整，提升动作的灵活性与精准度。其高精度生成能力源于多层量化与掩码建模技术，确保生成动作的连贯性与真实性。MoMask提供本地运行支持，并兼容Huggingface WebUI、Colab在线平台及Blender插件，便于用户快速上手。此外，工具还提供动作评估脚本，帮助用户优化生成效果。 MoMask的技术核心包括分层量化方案、掩码Transformer和残差Transformer。其中，分层量化通过矢量量化和残差量化逐步减少误差，提升动作质量；掩码Transformer负责预测被掩码的标记，逐步构建完整动作序列；残差Transformer则用于优化动作细节，提高生成精度。整个生成过程分为两个阶段：首先由掩码Transformer生成基底层标记，随后由残差Transformer逐层生成残差标记，最终输出高质量的3D动作。 MoMask适用于多个领域，包括游戏开发、动画制作、虚拟现实（VR）及体育数据分析等。它能够显著提升动作生成效率，减少人工干预，增强内容创作的灵活性与沉浸感。项目提供了官网、GitHub仓库及arXiv论文链接，方便开发者和研究人员查阅与使用。