MotionMillion

MotionMillion是迄今为止最大的人体运动数据集，包含超过2,000小时和200万条高质量运动序列。该数据集旨在推动文本到运动生成任务进入零样本泛化的新时代，并提出了MotionMillion-Eval作为评估零样本运动生成的最全面基准。

MotionMillion is the largest human motion dataset to date, encompassing over 2,000 hours and 2 million high-quality motion sequences. This dataset is designed to propel the text-to-motion generation task into a new era of zero-shot generalization, and proposes MotionMillion-Eval as the most comprehensive benchmark for evaluating zero-shot motion generation.

原始信息汇总

MotionMillion 数据集概述

📌 基本信息

• 数据集名称: MotionMillion
• 研究领域: 计算机视觉、图形学、机器人学
• 研究目标: 实现零样本（zero-shot）人体运动生成
• 会议/期刊: ICCV 2025
• 论文链接: Arxiv
• 项目页面: Project Page
• 代码仓库: GitHub Code

📊 数据集特点

• 规模: 超过2,000小时、200万条高质量运动序列
• 标注方式: 高效标注流程
• 评估基准: MotionMillion-Eval（最全面的零样本运动生成评估基准）

🛠 技术架构

• 模型参数: 7B参数规模
• 核心能力: 对域外和复杂组合运动的强泛化能力

📂 数据集结构

dataset ├── MotionMillion │ ├── motion_data │ ├── texts │ ├── mean_std │ └── split

🚀 使用方式

• 快速开始: 提供环境配置、依赖安装、预训练模型下载指南
• 推理: 支持单次推理和批量推理（MotionMillion-Eval基准测试）
• 训练: 提供运动重建和文本到运动模型的训练指南
• 评估: 包含运动重建和文本到运动模型的评估脚本

📜 许可信息

• 许可证类型: Apache License

✉️ 联系方式

• 主要联系人: Ke Fan
• 抄送联系人: Shunlin Lu Chen, Jingbo Wang

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

MotionMillion数据集的构建依托于高效的标注流程，通过整合超过200万条高质量运动序列，涵盖2000小时以上的多样化人体动作数据。研究团队采用先进的文本描述匹配技术，确保每条运动数据与精确的语义描述相对应。数据集构建过程中，特别注重动作的多样性和复杂性，以支持零样本生成任务的需求。

使用方法

使用者可通过官方提供的脚本快速部署实验环境，包括依赖安装、预训练模型下载及数据集准备。数据集采用分层存储结构，运动数据与文本描述分别存放，并包含标准化的训练验证划分。研究人员既能进行端到端的文本到运动生成任务，也可利用预训练模型进行迁移学习，配套的批量推理脚本支持高效的大规模评测。

背景与挑战

背景概述

MotionMillion数据集由上海交通大学、香港中文大学（深圳）、复旦大学等机构的研究团队联合开发，旨在推动文本到动作生成领域的发展。该数据集于2025年发布，是迄今为止规模最大的人类动作数据集，包含超过2000小时的高质量动作序列，共计200万条数据。其核心研究问题聚焦于零样本动作生成，即通过文本描述生成多样且自然的动作序列。这一研究在计算机视觉、图形学和机器人学领域具有重要影响力，为解决现有方法在零样本泛化能力上的不足提供了新的数据基础。

当前挑战

MotionMillion数据集面临的挑战主要体现在两个方面：其一，在领域问题层面，文本到动作生成任务长期受限于训练数据规模不足，导致模型难以实现零样本泛化能力，尤其对于复杂组合动作的生成效果不佳；其二，在构建过程中，大规模动作数据的采集与标注需要高效的处理流程，同时确保数据的多样性与质量也颇具挑战。此外，缺乏全面的评估框架也制约了该领域的进步，为此研究团队专门开发了MotionMillion-Eval基准测试系统。

常用场景

经典使用场景

MotionMillion数据集在计算机视觉与图形学领域具有重要价值，其最经典的使用场景是支持文本到人体动作生成的模型训练与评估。该数据集包含超过200万条高质量动作序列，为研究人员提供了丰富的训练样本，特别适用于探索零样本生成这一前沿课题。在动作合成任务中，模型能够基于文本描述生成多样且自然的动作序列，这在虚拟现实、游戏角色动画等领域具有广泛需求。

解决学术问题

该数据集有效解决了动作生成领域长期存在的两大难题：训练数据规模不足导致的泛化能力受限，以及缺乏系统性评估框架的问题。通过提供百万量级的标注数据，研究人员能够训练更大规模的模型，显著提升对未见动作类型的生成能力。同时配套的MotionMillion-Eval评测基准为领域建立了统一的评估标准，推动文本到动作生成技术向零样本学习方向迈进。

实际应用

在实际应用层面，MotionMillion数据集支撑的技术可广泛应用于影视特效制作、虚拟数字人开发、智能健身指导等场景。基于该数据集训练的7B参数模型已展现出对复杂组合动作的优秀生成能力，这为开发更智能的人机交互系统奠定了基础。在医疗康复领域，该技术还可用于生成标准化的康复训练动作示范。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉与图形学领域，文本驱动的人体运动生成技术正迎来革命性突破。MotionMillion数据集作为当前规模最大的人体运动数据库，其包含200万条高质量运动序列的特性，为零样本运动生成研究提供了关键基础设施。该数据集正推动三个前沿方向的发展：基于大语言模型的跨模态运动生成架构设计、复杂组合动作的零样本迁移学习，以及运动质量评估体系的标准化建设。尤其值得注意的是，研究团队通过7B参数模型的验证，展示了该数据集在域外数据泛化能力方面的突出价值，这为虚拟现实、游戏动画和机器人运动规划等应用场景提供了新的技术范式。