# アニメーション生成

Animate Anyone 2は、拡散モデルに基づいたキャラクター画像アニメーション技術であり、環境に高度に適合したアニメーションを生成できます。環境表現を条件入力として抽出することにより、従来の方法ではキャラクターと環境の関連性が不足していた問題を解決しています。この技術の主な利点としては、高忠実度、環境適合性の高さ、そして優れた動きの処理能力が挙げられます。映画制作、ゲーム開発など、高品質なアニメーション生成が必要なシーンに適しており、クリエイターは環境とのインタラクションを持つキャラクターアニメーションを迅速に生成し、時間とコストを節約できます。

Animate-XはLDMベースの汎用アニメーションフレームワークであり、人物擬態キャラクターを含む様々なキャラクタータイプ（総称してX）に対応しています。姿勢指示子を導入することでモーション表現が強化され、駆動ビデオからモーションパターンをより包括的に捉えることができます。Animate-Xの主な利点は、モーションの深いモデリング、駆動ビデオのモーションパターンの理解、そしてそれをターゲットキャラクターに柔軟に適用できる点です。さらに、Animate-Xは、汎用的で幅広い用途のアニメーション画像における性能評価のために、新しいAnimated Anthropomorphic Benchmark (A2Bench)を導入しています。

エッグノッグは、動画制作に特化したウェブサイトです。ユーザーは、ユニークな顔や服装のキャラクターを作成し、それらのキャラクターを使ってアニメーション動画を生成できます。エッグノッグはAI技術を活用することで、動画制作プロセスをシンプルかつ効率的にします。ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、ドラッグ＆ドロップでキャラクターをストーリーボードに配置し、動画を自動生成できます。この技術により、動画制作の効率が向上するだけでなく、動画制作への参入障壁も低くなり、非専門家でも簡単に動画コンテンツを作成できるようになります。

CharacterGenは、一枚の入力画像から、高品質で統一感のある外観を持つ3Dポーズ統一キャラクターメッシュを生成する、効率的な3Dキャラクター生成フレームワークです。効率的な生成パイプラインと画像条件付き多視点拡散モデルにより、入力ポーズを標準形式に効果的に校正しながら、入力画像の重要な属性を維持し、多様なポーズによる課題を解決します。また、トランスフォーマーベースの汎用スパースビュー再構成モデルとテクスチャ逆投影戦略を採用することで、高品質なテクスチャマップを生成します。

L4GMは、単一視点のビデオ入力からアニメーションオブジェクトを高速に生成できる4D大型再構成モデルです。Objaverseでレンダリングされたアニメーションオブジェクトを示す多視点ビデオを含む、新規データセットを採用しています。このデータセットには、44,000種類の異なるオブジェクトと110,000個のアニメーションが含まれており、48個の視点からレンダリングされ、1200万本のビデオ、合計3億フレームが生成されました。L4GMは、多視点画像入力から3Dガウス楕円体を出力できる、事前学習済みの3D大型再構成モデルLGMをベースに構築されています。L4GMは、各フレームの3Dガウススプラッティング表現を出力し、それをより高いフレームレートにアップサンプリングして時間的な滑らかさを実現します。さらに、時間的な一貫性を学習するために時間的自己注意層を追加し、各タイムステップの多視点レンダリング損失を使用してモデルを学習します。

Follow-Your-Clickは、簡潔なプロンプトを用いてオープンワールド領域の画像アニメーションを作成するツールです。ユーザーはクリック操作でアニメーション生成に参加でき、様々な生成方法とその効果を比較?閲覧できます。本ツールはアニメーション結果の表示に加え、最新のオープンソースアニメーション手法や商用ツールとの比較を通して、アニメーション生成における効果の違いを明確に示します。さらに、モーション力の制御やアブレーションスタディの実演を通して、当手法と他の手法の長所と短所をユーザーに理解してもらいます。