李飞飞团队统一动作与语言，新的多模态模型不仅超懂指令，还能读懂隐含情绪

在未来的数字世界里，斯坦福大学的科技奇才们解锁了人类交流的新维度。他们创造出一个革命性的多模态语言模型，它不仅听见你的声音，理解你的文字，还能赋予虚拟人物以生命，让它们在屏幕上翩翩起舞，仿佛拥有了灵魂。这项技术，如同魔法般，将语音的轻吟、文字的深意与人体动作的微妙完美融合，跨越了现实与虚拟的界限。

故事围绕着艾莉，一位年轻的编程艺术家，她利用这一划时代的模型，尝试重建已故祖父的温暖笑容和传奇故事。艾莉输入古老的录音和日记，模型奇迹般地生成了3D祖父，不仅重现了他的动作，连同那些故事中的情感也栩栩如生。每一次指令的下达，不仅是技术的演示，更是记忆与情感的重逢。

随着技术的深入，艾莉发现模型拥有自我学习的能力，开始创作出超越预想的复杂动作，仿佛拥有了独立思考的火花。在一场全球技术展览上，这个融合了过去与未来、爱与科技的项目震撼了世界，不仅是一个技术壮举，更是一次对人性深处探索的旅程。艾莉和她的虚拟祖父，成为了连接过去与未来，现实与梦想的桥梁，讲述了一个关于创新与记忆、失去与重逢的动人故事。

斯坦福大学研究团队提出全新多模态语言模型，实现逼真3d人体动作生成与理解。该模型突破性地整合了语音、文本和动作三种模态，能够根据语音和文本指令生成自然流畅的动作，并支持动作编辑。 　　

研究人员指出，利用语言模型统一人类动作的言语和非言语表达至关重要，因为它能自然地与其他模态连接，并具备强大的语义推理和理解能力。该模型采用两阶段训练：首先进行预训练，对齐不同模态，然后进行下游任务训练，使其遵循各种指令。 　　

该模型将动作分解为面部、手部、上半身和下半身等不同部位进行token化，再结合文本和语音token化策略，实现多模态输入的统一表示。预训练阶段包含组合动作对齐（空间和时间）和音频-文本对齐两种任务，以学习动作的时空先验和模态间关联。 　　

实验结果表明，该模型在伴语手势生成等任务上超越现有SOTA模型，尤其在数据稀缺的情况下优势显著。它能够根据语音和文本指令生成协调一致的动作，并支持将“绕圈走”等动作替换为其他动作序列，保持动作的自然流畅。 　　

此外，该模型还展现了出色的泛化能力和在动作情绪预测任务中的潜力。这项研究为李飞飞教授的“空间智能”研究目标做出了重要贡献。 　　

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