ControlMM是一个全身运动生成框架，具有即插即用的多模态控制功能，能够在文本到运动(Text-to-Motion)、语音到手势(Speech-to-Gesture)和音乐到舞蹈(Music-to-Dance)等多个领域中生成稳健的运动。该模型在可控性、序列性和运动合理性方面具有明显优势，为人工智能领域提供了一种新的运动生成解决方案。
需求人群：
"ControlMM的目标受众主要是人工智能领域的研究人员和开发者，尤其是那些专注于人机交互、动作识别和生成、以及虚拟现实等领域的专业人士。该技术可以用于提升机器人的动作生成能力，增强虚拟现实体验的真实感，或者辅助动画制作等。"
使用场景示例：
研究人员使用ControlMM生成与特定文本描述相符的全身运动，用于研究动作识别。
开发者利用ControlMM将语音指令转换为机器人的手势动作，提高人机交互的自然度。
动画制作人员使用ControlMM根据音乐节奏创作舞蹈动画，提高工作效率。
产品特色：
文本到运动：根据文本描述生成相应的全身运动。
语音到手势：将语音内容转换为相应的手势动作。
音乐到舞蹈：根据音乐节奏生成舞蹈动作。
高可控性：模型能够生成高度可控的运动。
序列性：生成的运动序列符合逻辑和时间顺序。
运动合理性：生成的运动符合人体运动学原理，动作自然流畅。
使用教程：
步骤1：访问ControlMM的网页链接。
步骤2：了解ControlMM的基本信息和技术特点。
步骤3：根据需求选择文本到运动、语音到手势或音乐到舞蹈中的一个功能。
步骤4：输入相应的文本、语音或音乐信息。
步骤5：ControlMM将根据输入生成对应的全身运动或手势动作。
步骤6：评估生成的运动或动作是否满足预期效果。
步骤7：根据需要调整输入参数，优化生成结果。
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全身运动生成框架，支持多模态控制
ControlMM是一个全身运动生成框架，具有即插即用的多模态控制功能，能够在文本到运动(Text-to-Motion)、语音到手势(Speech-to-Gesture)和音乐到舞蹈(Music-to-Dance)等多个领域中生成稳健的运动。该模型在可控性、序列性和运动合理性方面具有明显优势，为人工智能领域提供了一种新的运动生成解决方案。
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Agent S是一个开放的代理框架，旨在通过图形用户界面(GUI)实现与计算机的自主交互，通过自动化复杂多步骤任务来转变人机交互。它引入了经验增强的分层规划方法，利用在线网络知识和叙事记忆，从过去的交互中提取高级经验，将复杂任务分解为可管理的子任务，并使用情景记忆进行逐步指导，Agent S不断优化其行动并从经验中学习，实现适应性强且有效的任务规划。Agent S在OSWorld基准测试中的表现超过了基线9.37%的成功率（相对提高了83.6%），并在WindowsAgentArena基准测试中展示了广泛的通用性。
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