AnyMo多模态条件动作生成框架提出
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AnyMo多模态条件动作生成框架提出
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AI 综述
2026年10月30日，arXiv人工智能板块刊出Yiheng Li等人的研究，提出AnyMo统一多模态动作生成框架。该框架结合基于Residual FSQ的动作tokenizer与可扩展掩码建模Transformer，支持在任意模态组合下进行高质量动作合成。研究同时构建OmniHuMo数据集，包含超5,000小时动作、320万条序列，并配有文本、语音、音乐、轨迹对齐标注。实验显示，AnyMo在空间与风格属性上均可灵活控制。目前进展停留在论文发布与实验验证阶段，报道未提及代码开源、模型发布或落地应用等信息。
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最新进展10月30日 12:00
AnyMo：用掩码建模扩展任意模态条件动作生成报道时间线
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10月30日
- arXiv Artificial IntelligenceAnyMo：用掩码建模扩展任意模态条件动作生成
AnyMo 是统一多模态框架，结合 Residual FSQ 动作 tokenizer 与可扩展掩码建模 Transformer，支持任意模态组合下的高质量动作合成。研究同时构建 OmniHuMo 数据集，含超 5,000 小时动作、320 万条序列及文本、语音、音乐、轨迹对齐标注。实验显示其在空间与风格属性上均可灵活控制。
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