Die Synthese menschlicher Bewegungen wurde traditionell durch aufgabenabhängige Modelle angegangen, die sich auf spezifische Herausforderungen konzentrieren, wie beispielsweise die Vorhersage zukünftiger Bewegungen oder die Ausfüllung von Zwischenpose unter der Bedingung bekannter Schlüsselpose. In diesem Paper präsentieren wir ein neuartiges, aufgabenunabhängiges Modell namens UNIMASK-M, das diese Herausforderungen effizient mit einer einheitlichen Architektur bewältigen kann. Unser Modell erreicht eine vergleichbare oder sogar bessere Leistung als die derzeit beste State-of-the-Art-Methoden in jedem einzelnen Bereich. Inspiriert durch Vision Transformers (ViTs) zerlegt unser UNIMASK-M-Modell eine menschliche Pose in Körperabschnitte, um die räumlich-zeitlichen Beziehungen innerhalb menschlicher Bewegungen effektiv auszunutzen. Zudem formulieren wir verschiedene auf Pose bedingte Aufgaben der Bewegungssynthese als Rekonstruktionsprobleme mit unterschiedlichen Maskierungsmustern als Eingabe. Durch die explizite Informierung unseres Modells über die maskierten Gelenke wird UNIMASK-M robuster gegenüber Verdeckungen. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass unser Modell die Vorhersage menschlicher Bewegungen auf dem Human3.6M-Datensatz erfolgreich bewältigt. Zudem erzielt es State-of-the-Art-Ergebnisse bei der Bewegungsinbetweening auf dem LaFAN1-Datensatz, insbesondere bei langen Übergangszeiträumen. Weitere Informationen finden sich auf der Projektwebsite: https://evm7.github.io/UNIMASKM-page/