Learning Long-Term Motion Embeddings for Efficient Kinematics Generation

研究提出了一种通过长时运动嵌入来高效生成运动学的方法，直接对从追踪器模型获取的大规模轨迹中学习到的嵌入进行操作，将场景动态建模效率提升了数个数量级。该方法能够根据文本提示或空间戳指定的目标，高效生成长而真实的运动序列，避免了传统全视频合成在探索多种可能未来时效率低下的问题。