一共可以分为两个方案，分别是①基于扩散模型的动作生成 ②基于素材动作捕捉的动作生成。
1、ai直接生成（文生动作），原理：利用文生动作模型，例如MotionDiffuse等模型，通过文字输出动作。通过逐步去除加入的噪声，能够生成连贯且多样化的动作序列。
优点是：操作简单，只需要输入文字就可以输出动作。缺点是：生成控制性差：扩散模型生成的动作往往难以精确控制，特别是在需要生成特定动作或动作细节时，这种模糊性可能导致最终产出与期望存在偏差。动作种类受限：由于目前的研究和实验主要集中在一些基本的动作上，对于复杂或特定场景下的动作生成能力仍然有限。
原理：利用动作捕捉的模型，对视频进行分析，获取视频中的动作。
优点是：动作真实性高：由于动作直接来源于真实人类的动作捕捉，因此生成的动作自然、流畅，与人类的真实动作更为接近。动作库丰富：依赖于现有的丰富视频素材库，可以覆盖从日常生活到专业运动等各种场景下的动作，动作种类和样式更加多样化。缺点是：动作迁移复杂度高：虽然旧素材的动作可以迁移到新人物中，但这一过程可能需要复杂的调整和优化，以确保动作在不同角色之间的自然过渡和适配。
效果如下：
技术路线如下：
