腾讯混元团队开源HY-Motion1.0（Hunyuan-Motion-1.0），一款十亿参数级文本到3D动作生成大模型。

该模型基于Diffusion Transformer(DiT)架构与流匹配机制，仅需一句自然语言描述，即可生成高保真、流畅多样的3D角色骨骼动画，直接兼容Blender、Unity、UE等主流3D工具，极大降低了动画制作门槛。

HY-Motion1.0采用全阶段训练策略：首先在超3000小时多样化动作数据上预训练，构建通用运动先验；随后在400小时精选高质量数据上微调，提升细节流畅性;最后通过强化学习（RLHF）结合人类反馈和奖励模型，优化物理合理性与语义对齐。  

模型覆盖6大类超200种动作，包括基础位移、体育竞技、健身户外、社交休闲、日常活动及游戏角色动作（如持剑格挡、僵尸行走）。输出为SMPL-H骨骼格式，支持原子动作、组合序列及并发动作生成。

社区实测显示，模型在日常场景下还原度极高:如“跑步”“坐到椅子上”“双腿往上跳两次”等prompt，生成动作自然连贯；复杂动作如《黑客帝国》子弹时间下腰，也能精准复现流畅姿态。  

性能评估中，指令遵循能力达78.6%（SSAE指标），动作质量平均3.43分（5分制），全面超越MoMask、DART等开源基线，尤其在复杂指令和多类别覆盖上领先。  

职业运动员动作（如跳台滑雪、跳水、小轮车）还原欠佳，关节过渡偶有不自然，但整体物理合理性远超前辈。

这款端到端模型特别适合游戏开发，快速生成NPC日常生活动作（如走动、互动），显著加速预研与迭代；主要角色设计虽需后期微调，但已能无缝导入引擎，助力MMO、动作类游戏制作。影视分镜、广告走位、VR内容创作同样受益。  

轻量版 HY-Motion-1.0-Lite（0.46B参数）也同步开源，部署更友好。