تُعاني الطرق التقليدية لتركيب حركة الإنسان إما من كونها محددة أو تعاني من التناقض بين تنوع الحركة وجودة الحركة. وبهدف التغلب على هذه القيود، نقدم "MoFusion"، أي إطارًا جديدًا قائماً على التمايز المُنظف (denoising diffusion) لتركيب حركة بشرية شرطية عالية الجودة، قادر على إنتاج حركات طويلة ومتسلسلة زمنيًا ودقيقة من الناحية الدلالية بناءً على مجموعة متنوعة من السياقات الشرطية (مثل الموسيقى والنصوص). كما نقدّم طرقًا لإدخال خسائر كينيماتيكية معروفة لضمان واقعية الحركة ضمن إطار التمايز الحركي من خلال استراتيجيتنا المُخططة لتحديد الأوزان. يمكن استخدام الفضاء الخفي المُدرّب في تطبيقات متعددة للتعديل التفاعلي للحركة — مثل إنشاء الحركات الوسيطة (inbetweening)، والاعتماد على البذور (seed conditioning)، والتعديل بناءً على النصوص — مما يوفر قدرات جوهرية لترميز الشخصيات الافتراضية والروبوتات. من خلال تقييمات كمية شاملة ودراسة مُحَسَّسة للمستخدم، نُظهر فعالية MoFusion مقارنةً بأحدث التقنيات في المعايير المتعارف عليها في الأدبيات العلمية. نحث القارئ على مشاهدة الفيديو المُكمِّل وزيارة الموقع الإلكتروني: https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/MoFusion.