The Language of Motion是斯坦福大学李飞飞团队推出的多模态语言模型，能整合人类动作中的言语和非言语语言。模型能处理文本、语音和动作数据，生成对应的目标模态，对于创建自然交流的虚拟角色至关重要。The Language of Motion在共同语音手势生成任务上展现卓越的性能，且相较于传统模型，训练时需要的数据量大大减少。模型能进行情感预测等新任务，从动作中识别情绪。The Language of Motion对于游戏、电影、虚拟现实等应用领域具有重大意义，推动了虚拟角色与人类自然交流技术的发展。
The Language of Motion的主要功能多模态输入处理：能接受文本、语音和动作数据作为输入，灵活处理多种模态的数据。动作理解和生成：基于输入的语音、文本或动作数据，理解和生成相应的3D人体动作。共同语音手势生成：生成与语音同步的手势，提升虚拟角色的自然交流能力。情感预测：从动作数据中预测情感，为心理健康、精神病学等领域提供支持。编辑手势生成：支持用户根据语音或文本提示编辑特定身体部位的动作，增强动作的表达性。The Language of Motion的技术原理模态标记化：将面部、手部、上身、下身的动作分别基于向量量化变分自编码器（VQ-VAE）标记化，将连续的动作数据转换为离散的标记（tokens）。多模态词汇表：将不同模态的标记组合成一个统一的多模态词汇表，让语言模型处理不同模态的输入。编码器-解码器架构：用编码器-解码器结构的语言模型，输入混合标记并生成输出标记序列。生成预训练：基于自我监督学习，对齐不同模态间的关系，如身体各部位动作的对应关系和音频-文本对齐。指令遵循训练：在预训练后，通过指令模板对模型进行微调，能根据自然语言指令执行特定的下游任务。端到端训练：模型在预训练和后期训练中均进行端到端训练，最大化模态间的对齐。The Language of Motion的项目地址项目官网：languageofmotion.github.ioarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.10523The Language of Motion的应用场景游戏开发：在游戏中创建更加真实和自然的非玩家角色（NPC），能够通过身体语言和手势与玩家进行更丰富的互动。电影和动画制作：在电影或动画中生成更加自然和流畅的3D角色动作，减少手动动画制作的工作量，提高生产效率。虚拟现实（VR）：在虚拟现实环境中，提供更加真实的交互体验，让虚拟角色的动作和反应更加贴近真实人类。增强现实（AR）：在AR应用中，让虚拟对象或角色的动作与现实世界中用户的手势和动作相协调。社交机器人：为社交机器人提供更自然的交流方式，增强机器人与人类的互动，使其在服务、教育或陪伴等领域更加有效。 
