模型 InterControl 利用大型语言模型规划器将人的交互描述转化为接触计划，通过基于接触计划的空间可控运动生成方法实现交互生成，进而实现对每个人的每个关节的灵活空间控制。

Nov, 2023

通过将物体运动作为条件，我们提出了一种能够从物体运动中生成全身操作行为的条件扩散框架（OMOMO），该框架学习两个独立的去噪过程，首先从物体运动中预测手的位置，然后基于预测的手位置合成全身姿势，从而显式地强制执行接触约束，从而产生更加真实可信的操作动作。

Sep, 2023

利用物理模拟器来捕捉人类运动的动力学约束条件，通过基于 SDF 的交互约束来获得准确参考运动，然后使用采样分布进行运动控制，并训练所需的分布先验，从而可以捕捉到具有地形交互、人体形状变化和多样化行为的物理合理的人类运动。

Mar, 2022

基于 MotionLCM 模型，作者提出了一种能够实时生成可控运动的方法，通过引入运动潜在一致性模型（MotionLCM）和使用运动控制网络，实现了对文本和控制信号的实时生成和控制，在保持运行效率的同时展现出了出色的生成和控制能力。

Apr, 2024

通过量化多种身体部位的运动为其各自领域定制的码本，利用预训练模型将多模态信号转换为共享的潜在空间，并通过逐步预测后续令牌形成完整序列来将这些信号转换成离散的运动令牌，最后从令牌序列中重构连续的实际运动。我们的研究方法将多模态动作生成挑战框架定义为令牌预测任务，利用基于控制信号模态的专门码本，具有可扩展性，能够轻松整合新的模态。广泛的实验证明了我们设计的有效性并强调了其广泛应用的潜力。

Nov, 2023

本文提出了一种基于时间卷积和 LSTM 的新型生成运动模型 (TC-LSTM)，并引入了特定的控制信号即舞蹈旋律线，以提高控制可控性，成功地实现了多种舞蹈类型的艺术舞蹈动作合成，性能优于现有方法。

Jun, 2020

TLControl 是一种新的方法，结合了低级轨迹和高级语义控制，用于合成真实的人类动作，在轨迹准确性和时间效率方面胜过现有技术，可实用于交互式和高质量的动画生成。

Nov, 2023

在这项工作中，我们提出了一种名为 Controllable Human-Object Interaction Synthesis (CHOIS) 的方法，它利用语言描述、初始物体和人体状态以及稀疏的物体路点同时生成物体运动和人体动作，通过引入物体几何损失和设计指导项来提高生成的物体运动和输入物体路点之间的匹配，并确保与地板接触的精确手 - 物体接触和适当接触的真实性。

Dec, 2023

我们提出了一个统一的框架，能够生成高质量的舞蹈动作并支持多模态控制，包括流派控制，语义控制和空间控制，实验证明所提出的舞蹈生成框架在动作质量和可控性方面优于现有的方法。

Jan, 2024

在实际场景中的字符动画需要各种约束条件，如轨迹、关键帧、互动等。我们提出了一种可编程的运动生成新范式，通过将运动控制任务分解为原子约束的组合，并将其编程到误差函数中，实现生成满足约束的运动序列，以此解决动作控制的开集问题。实验证明在处理一系列未知任务时，我们能够生成高质量的运动。这些任务包括运动动力学、几何约束、物理定律、场景、物体或角色自身部位的相互作用等，且无需收集特定的训练数据或设计特殊的网络结构。同时，我们观察到新的技能在编程新任务时的涌现，还利用大型语言模型实现了自动编程。我们希望这项工作能为通用人工智能代理的运动控制铺平道路。

May, 2024