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基于扩散模型和细粒度文本描述的人体动本发明公开了一种基于扩散模型和细粒度大型语言模型将原始文本描述转述为不同身体Transformer的扩散模型，生成符合描述的人体22.根据权利要求1所述的基于扩散模型和细粒度文本描述的人体动作生成方法，其特3.根据权利要求1所述的基于扩散模型和细粒度文本描述的人体动作生成方法，其特4.根据权利要求1所述的基于扩散模型和细粒度文本描述的人体动作生成方法，其特列然后加噪t_1次得到只去噪一次的人体动作序列其中c为文本条5.根据权利要求1所述的基于扩散模型和细粒度文本描述的人体动作生成方法，其特36.根据权利要求1所述的基于扩散模型和细粒度文本描述的人体动作生成方法，其特得到符合文本描述的人体动作序列。行时实现权利要求1_6中任一所述的方法4[0004]本发明的目的在于提供一种基于扩散模型和细粒度文本描述的人体动作生成方5人体动作序列然后加噪t_1次得到只去噪一次的人体动作序列料,其[0022]其中，表示真实动作序列的第i帧的姿势，表示生成动作序列的第i帧的姿67[0048]通过提示，利用ChatGPT_3.5对HumanML3D和训练模型，它能够将图像和文本映射到同一语义空间中。将整个细粒度文本描述输入到",输出的是添加了高斯噪声t次的动作",输入是通过将噪声添加t次到原始运动而得到的带噪运动带噪运动难",连同文本8干净的运动,然后再次将噪声添加回".[0059]位置损失的作用是确保模型生成的关键点的位置与真实数据中的关键点位置尽[0069]本发明分别在HumanML3D数据集、HuMMan数据集、kungfu数据集上进行了指标验[0070]表1为在HumanML3D数据集上的定量结果。模型在HumanML3D训练集上训练后，在9

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