在实验结果分析中，研究人员通过对残差量化层的变化进行研究，展示了MoMask对运动标记的高保真重建能力。

本文通过对比MoMask与其他三种强基线方法（扩散模型和自回归模型），证明了MoMask在捕捉语言概念和生成更真实动作方面的优越性。

这使得MoMask成为文本驱动的3D人体运动生成领域的先进模型。

同时，比较各种生成模型的结果进一步证明了残差标记的重要性，MoMask在不同组合的标记下能够更准确地执行微妙的动作，相较于其他基线模型表现更为出色。

其在重建、生成和比较方面的实验证明了其在3D人体动作建模领域的卓越性能。

MaskedTransformer用于预测基础层的掩码作标记，ResidualTransformer则逐渐预测更高层的标记。

这种层级量化方案使得Mo在文本到运动生成任务中表现色。

MoMask是一个创新的3D人体运动生成模型，其核心思想是通过层级量化方案表示人体动作。

MoMask通过引入层级量化和Transformer结构，在文本驱动的3D人体运动生成任务中取得了显著的性能提升，并在相关任务上也展现了出色的通用性。

通过展示，MoMask成功地完成了对动作片段中特定区域的修复，并根据文本描述inpaint了中间、后缀和前缀区域，呈现出令人满意的合成效果。

MoMask仅在文本到运动生成任务中应广泛，而在文本引导的时间修复任务也表现出色。

该模型引入了MaskedTransformer和ResidualTransformer。

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