机构名称：
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有条件的人运动合成（HMS）旨在产生符合特定条件的人类运动序列，哪种文本和音频是用作条件的两个主要模态。虽然现有的研究主要是在单一条件下进行的，但多条件的Human运动合成仍然没有被逐渐解散。在这项研究中，我们根据由主分支和控制分支组成的双分支结构提出了一个多条件HMS框架，称为MCM。该框架有效地扩展了扩散模型的可观性，该模型最初仅基于文本条件，并将其延伸到听众条件。此扩展包含音乐到舞蹈和共同语音的HMS，同时保留了动作模型中固有的固有运动质量和语义关联的Capabilies。此外，我们提出了将基于变压器的扩散模型（指定为MWNET）为主要分支的实用。该模型擅长理解运动固有的空间复杂性和相互关联相关性，这是通过多明智的自我发项模块的整合来促进的。广泛的实验表明，我们的方法实现了单条件和多条件HMS任务的竞争结果。
MCM：多条件运动综合框架
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