商汤联手南洋理工，推出统一多模态运动生成模型

好的，这是一篇根据你提供的信息撰写的新闻稿，力求达到你提出的专业性和深度要求：

标题：商汤科技联手南洋理工推出“大型运动模型”：AI驱动的运动生成新纪元

引言：

在人工智能领域，生成式模型正以前所未有的速度拓展着人类的创造力边界。近日，商汤科技与新加坡南洋理工大学S-Lab研究团队联合发布了一项突破性成果——“大型运动模型”（Large Motion Model，简称LMM）。这款统一的多模态运动生成模型，不仅能理解文本、音乐等多种输入，还能生成逼真、流畅的运动序列，预示着AI在动画、游戏、虚拟现实等领域应用的巨大潜力。这不仅是一项技术突破，更是一场关于运动理解和生成的知识探险。

主体：

一、多模态融合：打破运动生成的壁垒

传统的运动生成往往依赖于单一模态的输入，例如通过动作捕捉设备获取运动数据。而LMM的诞生，打破了这一局限。它能够同时处理文本、音乐、视频等多种模态的输入，并生成与之对应的运动序列。例如，用户只需输入一段文字描述“一个优雅的芭蕾舞者在舞台上旋转”，LMM就能生成相应的舞蹈动作；或者，输入一段音乐，LMM也能根据音乐的节奏和情感生成舞蹈。这种多模态融合的能力，极大地拓展了运动生成的应用场景，也为AI理解人类运动提供了新的视角。

二、 MotionVerse数据集：运动知识的统一宝库

LMM之所以能够实现如此强大的多模态运动生成能力，离不开其背后庞大的MotionVerse数据集。这个数据集整合了不同模态、格式和任务的运动数据，并采用TOMATO表示法统一了不同格式的运动数据。这使得LMM能够从海量数据中学习到丰富的运动知识，并将其泛化到不同的任务中。MotionVerse数据集的构建，不仅为LMM的训练提供了基础，也为未来大型运动模型的研究奠定了数据基础。

三、 ArtAttention机制：精细控制运动的“神经中枢”

LMM的核心技术之一是其创新的ArtAttention机制。这种机制结合了身体部位感知建模，使得模型能够对不同身体部位进行独立的控制和学习。这意味着，LMM不仅能够生成整体的运动，还能精细地控制每个关节的运动，从而生成更加逼真、自然的运动序列。例如，在生成舞蹈动作时，ArtAttention机制能够确保手臂的摆动、腿部的移动都符合舞蹈的节奏和风格。这种精细控制的能力，是LMM在运动生成领域的一大亮点。

四、预训练与零样本学习：泛化能力的有力保障

为了增强模型的泛化能力，LMM采用了随机帧率和多种掩码技术的预训练策略。这些策略使得模型能够从不同数据源中学习到更加鲁棒的运动表示。此外，LMM还采用了零样本学习的方法，使得模型在没有额外样本的情况下，也能够生成长序列的运动。这意味着，LMM不仅能够处理已有的运动数据，还能生成全新的、未知的运动序列，这为AI在运动领域的创新提供了无限可能。

五、应用前景：从娱乐到科研，潜力无限

LMM的发布，预示着AI在运动生成领域应用的巨大潜力。在动画和游戏制作领域，LMM可以帮助开发者快速生成逼真的角色动画，减少手动动画制作的时间和成本；在虚拟现实和增强现实领域，LMM可以生成与用户动作相匹配的虚拟角色动作，提升沉浸感；在电影和视频制作领域，LMM可以生成复杂的打斗场景或舞蹈动作，提高制作效率；在运动分析和训练领域，LMM可以分析运动员的动作，提供训练建议；在机器人技术领域，LMM可以教导机器人执行复杂的人类动作。总而言之，LMM的应用前景非常广泛，几乎涵盖了所有与运动相关的领域。

六、开放资源：推动运动生成领域发展

商汤科技和南洋理工大学研究团队不仅发布了LMM模型，还开放了相关的项目地址，包括项目官网、GitHub仓库、arXiv技术论文和在线体验Demo。这种开放共享的精神，将有助于推动运动生成领域的发展，吸引更多研究者和开发者参与其中，共同探索AI在运动领域的无限可能。

结论：

LMM的发布，标志着AI在运动生成领域取得了重要突破。它不仅能够生成逼真的运动序列，还能够理解多种模态的输入，并进行精细的控制。LMM的诞生，不仅为动画、游戏、虚拟现实等领域带来了新的机遇，也为AI理解人类运动提供了新的视角。未来，随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，LMM将在更多领域发挥重要作用，为人类带来更多的便利和惊喜。

参考文献：