MOFA-Video
M
MOFA Video
紹介 :
MOFA-Videoは、様々な制御信号を用いて単一の画像をアニメーション化できる方法です。疎から密への(S2D)モーション生成と、フローベースのモーション適応技術を採用することで、軌跡、キーポイントシーケンス、それらの組み合わせなど、様々なタイプの制御信号を効果的に用いて単一画像をアニメーション化できます。訓練段階では、疎なモーションサンプリングによって疎な制御信号を生成し、その後、事前に学習済みのSVDを用いてビデオを生成する様々なMOFA-Adaptersを訓練します。推論段階では、凍結されたSVDを共同で制御するために、様々なMOFA-Adaptersを組み合わせることができます。
ターゲットユーザー :
MOFA-Videoは、静止画を動画に変換する必要があるアニメーター、ゲーム開発者、VFXデザイナーなどの専門家や研究者を主な対象としています。高度な制御性と柔軟性を提供し、ユーザーが必要に応じて様々な動的な効果を生成できます。
総訪問数: 0
最も高い割合の地域: US(100.00%)
ウェブサイト閲覧数 : 141.0K
使用シナリオ
アニメーターがMOFA-Videoを使用してキャラクターデザインを動的なアニメーションに変換します。
ゲーム開発者がMOFA-Videoを使用してゲームキャラクターに動的な表情や動きを追加します。
VFXデザイナーがMOFA-Videoを使用して、特定の運動軌跡を持つビデオエフェクトを生成します。
製品特徴
軌跡ベースの画像アニメーション:軌跡制御信号を用いてアニメーションを生成します。
キーポイントベースの顔画像アニメーション:駆動ビデオまたはオーディオからキーポイントを抽出してアニメーション化します。
ゼロショット機能:混合制御、モーションペン、制御スケール、光流による直接制御などを含みます。
アーキテクチャ分析:MOFA-Adapterのアーキテクチャ分析。変形、調整、S2D技術の効果の有無についても比較します。
ドメイン固有の調整:ドメイン固有の調整前後の効果を比較して示します。
使用チュートリアル
1. MOFA-Videoのウェブリンクにアクセスします。
2. 軌跡ベースまたはキーポイントベースのアニメーションなど、必要なアニメーションの種類を選択します。
3. 軌跡データやキーポイントデータなどの制御信号をアップロードまたは入力します。
4. 必要に応じて、モーション強度、速度などのアニメーションのパラメータを調整します。
5. 生成ボタンをクリックし、MOFA-Videoが処理してアニメーションを生成するのを待ちます。
6. 生成されたアニメーションビデオをダウンロードするか、直接使用します。
おすすめAI製品
Sora
Sora
Soraは、大規模データで学習されたテキスト制御型ビデオ生成拡散モデルです。1分間の高解像度ビデオ生成が可能で、幅広い視覚データの種類と解像度に対応します。ビデオと画像の圧縮潜在空間で学習することで、時空間的位置パッチに分解し、スケーラブルなビデオ生成を実現しています。また、三次元の一貫性やインタラクションなど、物理世界とデジタル世界の挙動をある程度シミュレートできる能力を示しており、高性能シミュレータの開発に向けて、ビデオ生成モデルの大規模化が有望であることを示唆しています。
AI動画生成
17.0M
Animate Anyone
Animate Anyone
Animate Anyoneは、駆動信号から静止画像を基にキャラクタビデオを生成することを目指しています。拡散モデルの力を活用し、キャラクタアニメーション用に特化した新しいフレームワークを提案します。参照画像における複雑な外観特徴の一貫性を維持するため、空間的注意機構を用いて詳細な特徴を統合するReferenceNetを設計しました。制御可能性と連続性を確保するため、キャラクタの動作をガイドする効率的なポーズガイド機構を導入し、ビデオフレーム間の滑らかなクロスフェードを実現する効果的な時間モデリング手法を採用しています。トレーニングデータの拡張により、任意のキャラクタのアニメーション作成が可能になり、他の画像からビデオへの変換手法と比較して、キャラクタアニメーションにおいて優れた結果を得ています。さらに、ファッションビデオと人間のダンス合成のベンチマークにおいて最先端の結果を達成しました。
AI動画生成
11.4M
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase