Motion-Omni:「講嘢」同「做嘢」視為同一件事,直接生成全身動作

Motion-Omni 把語音和全身動作綁在同一個模型,講一句話就能即時生成對應嘅身體動作、表情同手势,適合需要邊講邊做嘅虛擬角色。

Motion-Omni framework

試過睇虛擬角色傾偈,個口形郁但身體硬晒,或者要逐段人手配動作?Motion-Omni 想解決嘅就係呢種「聲有、體無」嘅唔自然感。佢係一個端到端嘅多模態模型,輸入一段語音,輸出唔只有語音本身,仲有頭部、表情、手势以至全身姿態,全部喺同一個框架一齊生成,避免傳統做法分開處理再硬砌嘅斷裂感。

Motion-Omni 用咗一個統一嘅 tokenizer 把語音、文本同動作 token 化,配合 LoRA(Low-Rank Adaptation)adapter 等輕量微調技術,令模型可以同時學語音同肢體表達。生成嘅動作涵蓋手部、軀幹、面部表情,適合需要即時互動嘅場景,例如 AI 助手、虛擬客服、遊戲 NPC、語音驅動嘅動畫原型。

傳統動畫要先錄關鍵動作、再做 lip-sync 後製,而坊間部分開源方案往往只能控制頭部或者手部其中一樣。Motion-Omni 嘅做法係將「講嘢」同「做嘢」視為同一件事,所以動作會跟語氣、節奏同步變化,唔使額外人手調整。佢同時支援文字輸入,等開發者可以更直接控制角色行為。

對做 AI 角色、互動內容、語音動畫嘅團隊嚟講,呢種端到端做法可以慳唔少配動作同後製嘅工序,尤其適合需要快速原型嘅項目。讀者可以透過官方頁面睇影片 demo,評估生成動作嘅自然度同延遲表現,再判斷適唔適合自己嘅工作流。

重點摘要

  • Motion-Omni 係一個端到端多模態模型,同時輸出語音、表情同全身動作
  • 用統一 tokenizer 加 LoRA adapter 處理語音、文本同動作 token
  • 覆蓋頭部、手部、軀幹同面部表情,適合即時互動角色
  • 傳統做法分開配音同配動作,呢個模型將兩者合併生成
  • 適用於 AI 助手、虛擬客服、遊戲 NPC、語音動畫原型等場景

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