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kimodo-motion-diffusion 是做什麼的？

使用 Kimodo 生成高品質的 3D 人類與人形機器人動作，透過文字提示與運動學約束進行控制。

概述

Kimodo 是一種創新的運動學運動擴散模型，專為生成細緻且物理合理的 3D 動作而設計。它接受文字提示作為輸入，並可結合額外的運動學約束（例如關鍵幀位置、關節限制或接觸點），以產生符合指定需求的動作序列。

支援平台

• Linux
• macOS
• Windows

快速開始

安裝

pip install kimodo-motion-diffusion

基本使用

from kimodo import Kimodo

# 初始化模型
model = Kimodo()

# 使用文字提示生成動作
motion = model.generate("一個角色正在步行，然後跳躍")

# 儲存動作序列
motion.save("output.bvh")

進階功能

運動學約束

您可以指定額外的約束條件來引導動作生成：

constraints = {
    "foot_contacts": [1, 1, 0, 0],  # 左腳、右腳接觸地面
    "joint_positions": {
        "head": [0.0, 1.7, 0.0],
        "right_hand": [0.3, 1.2, 0.1]
    }
}

motion = model.generate("揮手姿勢", constraints=constraints)

模型架構

Kimodo 採用擴散模型架構，從雜訊逐步還原出清晰的動作序列。其核心創新在於將運動學約束直接整合至擴散過程中，確保生成的動作不僅符合文字描述，還能滿足特定物理或機械限制。

輸出格式

支援的輸出格式包括：

• BVH (Biovision Hierarchy)
• FBX
• 自訂的關鍵幀 JSON 格式

常見問題

我需要 GPU 嗎？

雖然 Kimodo 可以在 CPU 上運行，但建議使用支援 CUDA 的 GPU 以獲得最佳效能。

如何調整動作長度？

可以透過設定 duration 參數來控制動作長度（以秒為單位）：

motion = model.generate("奔跑動作", duration=3.0)

貢獻指南

歡迎提交問題報告與功能請求。若想貢獻程式碼，請先參閱我們的貢獻指南。

授權條款

本專案採用 MIT 授權條款。詳情請見 LICENSE 檔案。