利用 BABEL 动作文本集合，设计了一种基于 Transformer 的 TEACH 方法，能够根据自然语言描述生成符合语义的 3D 人体动作，实现由多个动作组成的时间动作构成。

Sep, 2022

本文针对自然语言描述的运动合成问题，提出了一种基于两级流模型的生成复合动作的技术，利用两个流分别表示上下半身的动作，能够有效地生成短句和复合句中描述的 3D 姿态序列，与已有研究相比，实验结果表明我们的模型在客观评价方面进步了 50% 以上，在主观评价方面也得到了很好的实验结果。

Mar, 2021

本研究提出了一种名为 COINS 的生成模型，可以在高级语义规格的控制下合成 3D 场景内与虚拟人之间的自然互动，该模型通过编码统一的潜在空间和位置编码来嵌入互动语义，并可以自然地合成多个对象之间的组合互动，实验结果表明该模型可以合成具有语义控制的真实人 - 场景交互。

Jul, 2022

本文提出一种新颖的机器学习模型，通过对主体 - 对象交互的动态学习来探究行为的组成性。该模型能够精确推理组成对象的几何关系和动作代理之间的关系，具有较好的应用前景。在使用 Something-Something 数据集进行训练时，我们提出了一种新的组合性行为识别任务，成功验证了该模型的有效性。

Dec, 2019

通过将任务分解为两个可管理的子问题：目标对象的语言准确性和以目标对象为中心的运动生成，本文提出了一种新的方法来生成给定人 - 场景交互文本描述的 3D 室内场景中的人体动作，实验表明我们的方法在运动质量方面优于基线并验证了我们的设计选择。

May, 2024

我们介绍了一种利用稀疏关键点在三维场景中合成动画指导人类运动的方法，该方法通过将连续运动合成问题分解为沿路径行走和在关键点指定的动作之间的转换，生成长序列的动作，并在目标为原点的规范坐标系中生成运动以实现持续运动合成。

Apr, 2023

提出了一种基于空间 - 时间图卷积网络 (ST-GCN) 的骨架识别模型，该模型能够在不借助人工干预的情况下自动学习骨架在空间和时间上的表现，并且在动作识别以及泛化能力方面远优于之前的方法。

Jan, 2018

本文旨在解决人体运动合成方面存在的挑战，提出了一种两阶段活动生成方法，通过学习合成稀疏的运动轨迹和生成密集的运动轨迹来实现长期人体运动轨迹的合成，并通过多种量化评估指标证明该方法优于 SOTA 方法。

Dec, 2020

本文提出一种层次生成框架，通过优化多个几何约束和建模场景互动和应用来合成涉及长期 3D 人体动作的逼真生成，并在实验中得出了比之前更好的实验结果。

Dec, 2020

本文提出一种名为 Kinetic-GAN 的生成对抗网络结构，利用生成对抗网络和图卷积网络综合分析人体动力学的时空动态，可以在本地和整体身体运动中对多达 120 个不同动作进行调整，从而提高样本质量和多样性，并通过潜在空间解缠和随机变化，能够合成大量的不同动作序列，超越了已有的方法。

Oct, 2021