研究员用AI模型简化XR内容生成，让角色在3D环境中实现逼真动作

主要观点总结

文章介绍了北京大学等研究机构开发的一种新的计算框架，该框架可以生成人类角色在3D环境中导航的逼真动作。该框架简化了用户输入的需求，并能根据简单的文本指令和目标位置自动生成多阶段、场景感知的人类运动。研究人员还引入了LINGO数据集，用于训练和评估运动综合模型。该框架具有多种应用，包括VR/AR内容生成、游戏和动画行业等。研究人员计划进一步提高模型的物理准确性、泛化能力和实时合成运动的能力，并整合多模态输入。

关键观点总结

关键观点1: 新的计算框架能够生成人类角色在3D环境中导航的逼真动作。

该框架简化了用户输入的需求，只需要简单的文本指令和目标位置即可自动生成自然的、多阶段的、场景感知的人类运动。

关键观点2: 引入的LINGO数据集用于训练和评估运动综合模型。

数据集包含超过16小时的动作序列，跨越120个独特的室内场景，并展示了40种不同类型的角色-场景交互。

关键观点3: 该框架具有多种应用，包括VR/AR内容生成、游戏和动画行业等。

研究人员计划进一步提高模型的物理准确性、泛化能力和实时合成运动的能力，并整合多模态输入，如语音和手势。

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