运动化身：生成具有任意运动的人类和动物化身

近年来，创建3D化身和运动引起了广泛兴趣，这得益于它们在电影制作、视频游戏、增强现实/虚拟现实和人机交互等领域的多样化应用。然而，当前的努力主要集中在单独生成3D化身网格或生成运动序列上，将这两个方面整合起来一直是一个持续的挑战。此外，虽然化身和运动生成主要针对人类，但由于训练数据和方法不足，将这些技术扩展到动物仍然是一个重大挑战。为了弥合这些差距，我们的论文提出了三个关键贡献。首先，我们提出了一种新颖的基于智能体的方法，名为Motion Avatar，它允许通过文本查询自动生成高质量的可定制人类和动物化身及其运动。该方法显著推进了动态3D角色生成的进展。其次，我们引入了一个LLM规划器，协调运动和化身生成，将判别性规划转变为可定制的问答方式。最后，我们提出了一个名为Zoo-300K的动物运动数据集，包含约30万个文本-运动对，涵盖65个动物类别，以及其构建管道ZooGen，这为社区提供了宝贵的资源。见项目网站https://steve-zeyu-zhang.github.io/MotionAvatar/。