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雷达卡
在VR/AR、游戏、数字人这些热门领域里，高质量3D人体动画一直是个绕不开的核心。以前做个逼真的3D人体动画可太难了——就算有昂贵的动作捕捉设备，专业动画师也得熬好几天，又费时间，又费技术。
最近，腾讯混元3D数字人团队刚开源的HY-Motion1.0，直接把这个技术拉到了新高度。
它是第一个把扩散Transformer相关模型做到十亿参数规模的文本到动作生成模型，不管是听话程度，还是生成动作的质量，都比现在开源的模型强太多。
虽然文本到运动生成技术发展了一阵子，但一直有几个老大难问题没解决。首先是生成的动作不真实，要么脚底下打滑，要么动作僵硬，完全不符合物理规律。
然后是模型听不懂复杂指令，你说个“慢慢抬起左手挥三下”，它可能只抬个手就完事了，细节根本对不上。
还有就是这个领域的模型一直没往大规模上做，不像图像生成那样越做越大，潜力没被挖出来；最后就是缺好数据，没有足够多、足够干净的运动数据，模型想学好都难。
案例展示
现在主流的模型还分成两派，各有各的毛病。一派是像MoMask和DART这样的小模型，虽然有点效果，但复杂动作根本搞不定，你让它生成个“边跑步边摆手”，它可能就只会机械地跑。
另一派是LoM和GoToZero这样靠大模型的，虽然能理解更多动作描述，但生成的动作总感觉不流畅，像机器人在动。而腾讯混元这次开源的HY-Motion1.0，用新的技术思路把这些问题都解决了。
想让模型表现好，高质量数据是基础，HY-Motion1.0能这么能打，首先得归功于它的数据集。团队找了三种不同的数据源，凑在一起搞出了一个又大又全的数据集。
先是从Hunyuan Video里挑了1200万条野生视频片段，这些视频都是真实场景下的，动作特别多样。然后用技术手段把视频里的人体动作提取出来，变成3D轨迹。
同时还收集了500小时的专业动作捕捉数据和3D动画资产，动作捕捉数据质量高但场景单一，3D动画资产是艺术家手工做的，动作特别标准但数量少还贵。这三种数据互补，既保证了动作质量，又有足够多的场景。
数据收集完还不算完，得好好处理一番。团队先把所有数据统一成一个标准的骨骼系统，不管原来是什么格式，都转换成一样的，这样模型学起来才方便。然后开始过滤低质量数据，重复的、动作奇怪的、关节动得不正常的，还有脚打滑的，全都删掉。
之后再把数据标准化，统一调成30帧每秒，超过12秒的动作就切成小段，每个动作的起始位置、朝向都统一好。
最后足足得到了3000小时的运动数据，其中400小时是精挑细选的高质量数据，这体量放在行业里也是相当能打的。
给动作加描述也很讲究，不是随便写写就行。视频来源的动作就用原视频，3D动作就先渲染成视频，然后用视觉语言模型自动生成描述，之后再人工检查修正，把错的改过来，漏的补上。
还会用大语言模型把描述统一格式，再生成几种不同的说法，让模型能适应更多表达方式。
为了让模型学得有条理，团队还把动作分了类，总共六大类，像移动、体育田径、日常活动这些，每大类下面再细分，最后足足有200多种具体动作，模型学起来就能分门别类，不容易混淆。
HY-Motion1.0的核心是HY-MotionDiT模型，简单来说就是你输入动作描述和想让动作持续多久，它就能输出对应的3D人体动作。
另外还有个独立的大语言模型模块，专门负责理解你的输入，比如你说“快速跑两步”，它能判断出这个动作大概要多久，还能把你的口语化描述转换成模型更容易理解的格式，相当于一个翻译加预判助手。
团队用了22个关节的骨骼定义，每个动作帧都包含了身体的位置、朝向、关节旋转这些信息，总共201个数据点。
特别聪明的是，他们把旋转相关的信息用一种连续的6D格式表示，这种格式和动画制作流程很契合，不像以前有些表示方法，做出来的动作衔接不自然。
而且他们发现，去掉一些不必要的信息后，模型学得更快，所以最终的表示方案里就把那些冗余数据删掉了，效率更高。
HY-Motion1.0模型的架构很有特点，结合了双流和单流处理的优点。一开始动作数据和文本描述是分开处理的，各自有专门的处理模块，但中间会通过注意力机制互相交流，动作数据会主动去文本里找关键信息，
比如文本说“抬左手”，动作数据就会重点关注左臂相关的部分。处理到后面，两者就合并成一个序列，再通过专门的模块深度融合，这样模型就能更好地把文字和动作对应起来。
文本处理方面也下了功夫，用了两种方式提取文本信息。一种是用Qwen3-8B提取详细的语义，还解决了大语言模型只能单向理解的问题，让模型能全面把握文本意思。
另一种是用CLIP-L提取整体信息，再结合时间信息注入到模型里，让模型知道动作在不同时间点该怎么做。
注意力机制和位置编码的设计也很用心。跨模态交互的时候，动作能看文本，但文本不会受动作的噪声影响，这样文本的意思就不会被打乱。
处理动作的时间序列时，模型只关注附近121帧的动作，因为人体动作大多是连贯的，最近的动作最有参考价值，这样既保证了效果又节省了计算资源。位置编码用了旋转位置嵌入，把文本和动作的位置信息统一处理，让模型能清楚知道哪个文字对应哪个动作片段。
训练目标方面，用了流匹配的方法，简单理解就是让模型学习从随机噪声慢慢变成真实动作的过程，就像雕刻家从一块石头慢慢雕出成品，这样训练出来的模型，生成的动作会更流畅自然。
HY-Motion1.0之所以这么强，训练方法功不可没，它用了三步走的策略，先打基础，再精修，最后对齐人类偏好，一步步把模型练到顶级水平。
第一步是大规模预训练，用的是那3000小时的完整数据集，这个阶段的目标是让模型先学会各种基本动作，建立起动作和文字的基本对应关系。就像小朋友学走路，先不管走得多标准，先学会各种移动姿势再说。
训练过程中，模型的损失函数下降得很快，说明它很快就掌握了人体运动的基本规律，能响应各种动作描述。
但因为数据里有一些质量不高的噪声数据，这个阶段生成的动作虽然语义对得上，但会有一些小问题，比如轻微的抖动或者脚滑，不过这都在预期之内，这个阶段主要是打基础，把各种动作的大致框架学会。
预训练之后，就进入高质量微调阶段，这时用的是那400小时精挑细选的高质量数据。这个阶段的目标是把动作打磨得更精准、更流畅，就像小朋友学会走路后，开始练习走得稳、走得好看。
为了不让模型忘记预训练学到的各种动作，团队把学习率调低了，这样既能优化细节，又能保留之前的知识。经过这个阶段，模型的进步特别明显，之前的抖动、脚滑问题基本都解决了，动作变得很流畅，而且能精准理解细微的指令。
比如能准确区分抬左手还是抬右手，这在之前的模型里是很难做到的。更难得的是，动作的多样性还没减少，不会因为追求精准就变得千篇一律。
经过前两个阶段，模型已经很不错了，但还存在一个问题，就是有些动作虽然符合数据规律，但人类看起来就是觉得别扭，或者和指令的契合度还不够高。所以第三个阶段用了强化学习，让模型更懂人类偏好，也更遵守物理规律。
首先是通过人类反馈来优化，让模型生成同一个动作的不同版本，然后让人类评判哪个更好，模型再根据这些评判结果调整，慢慢学会生成人类觉得自然的动作。
然后再通过专门的优化方法，加入物理约束，比如脚不能穿模，关节不能动到不可能的角度，同时确保动作和文本指令高度契合。经过这一步，模型生成的动作不仅好看，还完全符合实际情况，听话程度也大大提升。
为了测试HY-Motion1.0的实力，腾讯混元团队做了个包含2000多个文本提示的测试集，涵盖了之前分的六大类动作，既有简单的单个动作，也有复杂的组合动作。
测试的时候既让人类打分，也用自动评估工具，从听话程度和动作质量两个方面，和目前主流的四个模型做了全面对比。
人类打分结果显示，HY-Motion1.0在所有类别里都拿了第一，平均得分3.24分，而其他模型最高才2.31分，差距特别明显。
比如移动类动作，它得了3.76分，第二名的DART才2.91分；体育田径类它3.18分，比第二名高了0.7分还多。不管是日常活动还是游戏角色动作，它都表现得很稳定，基本能精准理解各种指令。
动作质量方面，HY-Motion1.0同样碾压对手，平均得分3.43分，比第二名的DART高出0.32分。它生成的动作特别流畅，没有僵硬感，也不会出现脚滑、关节异常这些问题。
比如移动类动作得了3.59分，体育田径类3.51分，不管是跑跳还是日常活动，都做得很自然，细节也到位，看起来就像真人在做动作，而其他模型生成的动作总感觉有点机械，细节处理也粗糙。
开源地址：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-Motion-1.0
https://huggingface.co/tencent/HY-Motion-1.0
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