在渲染移动人物的视觉外观时，面对摄像头视野被遮挡的问题是一项巨大的挑战。大多数现有研究在理想条件下渲染3D人物，要求场景清晰且无障碍。然而，在真实世界场景中，可能会有障碍物阻挡摄像头视野，导致人物出现部分遮挡，这使得这些传统方法无法应用。
据悉，M2UGen采用了创新的方法，生成了大规模的多模态音乐指导数据集，用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型，以在各个领域生成对应的指导。
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