腾讯 ControlMM：人工智能动作生成技术的创新与应用

ControlMM：创新技术框架的突破与应用

香港中文大学与腾讯联合推出了ControlMM，这是一项创新技术框架，为全身动作生成带来了新的突破。ControlMM支持多模态输入，包括文字、语音和音乐，并能够生成与内容相匹配的全身动作。这项技术的应用场景广泛，包括视频生成和角色动画等。

ControlMM 的架构基于Transformer的扩散模型，通过两个阶段的学习和优化，实现了对全身动作的精细控制。

在这一阶段，ControlMM 使用文本作为语义控制引导，通过多个数据集学习跨场景的粗粒度运动知识。

冻结主干网络后，添加一个插拔式控制分支，学习不同的低级控制信号。

ControlMM 在多种标准任务中表现出色，与现有技术相比，在可控性、顺序性和运动合理性方面具有明显的优势。

与基线技术相比，ControlMM在文本到动作的转换中展现了更高的准确性和流畅性。

在语音到手势的转换中，ControlMM同样表现出色，能够更准确地捕捉语音中的细微差别。

在音乐到舞蹈的动作生成中，ControlMM能够根据音乐的节奏和情感生成更加自然和富有表现力的舞蹈动作。

我认为：ControlMM技术的推出，不仅仅是技术层面的一次飞跃，更是对人类创造力的一种扩展。它使得机器能够更好地理解和表达人类的情感与意图，为人工智能在艺术创作、教育、娱乐等领域的应用开辟了新的可能性。这项技术的发展，让我们对未来人机交互的深度和广度充满了期待。

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