
使用场景
电影制作中,用于生成角色的动作场景。
游戏开发中,用于创建角色的动态表现。
虚拟现实中,用于生成与用户互动的虚拟角色动画。
产品特色
外观-姿态自适应(APPA层):在保持源图像外观的同时,维持来自冻结控制网的姿态信息。
时间控制网络:防止生成视频因突然和错误的姿态变化而崩溃。
姿态驱动的温度图:在推理阶段通过平滑时间层的注意力分数来减少静态区域的闪烁。
时间一致性:确保动画过程中人物姿态的连贯性。
泛化能力:能够适应不同领域和身份的动画生成。
背景保持:在动画过程中保持源图像背景的一致性。
多身份动画:能够将动作转移到不同身份的人物或动画角色上。
使用教程
1. 准备源图像和驱动视频,确保它们包含所需的人物外观和动作。
2. 使用TCAN模型进行人像动画生成,输入源图像和驱动视频。
3. 调整TCAN模型中的参数,如APPA层的权重和时间控制网络的强度,以获得最佳动画效果。
4. 利用姿态驱动的温度图减少动画中的闪烁和不连贯现象。
5. 观察生成的动画,确保时间一致性和背景保持符合预期。
6. 根据需要进行微调,直至达到满意的动画效果。
精选AI产品推荐

Sora
Sora是一个基于大规模训练的文本控制视频生成扩散模型。它能够生成长达1分钟的高清视频,涵盖广泛的视觉数据类型和分辨率。Sora通过在视频和图像的压缩潜在空间中训练,将其分解为时空位置补丁,实现了可扩展的视频生成。Sora还展现出一些模拟物理世界和数字世界的能力,如三维一致性和交互,揭示了继续扩大视频生成模型规模来发展高能力模拟器的前景。
AI视频生成
17.2M

Animate Anyone
Animate Anyone旨在通过驱动信号从静态图像生成角色视频。我们利用扩散模型的力量,提出了一个专为角色动画量身定制的新框架。为了保持参考图像中复杂外观特征的一致性,我们设计了ReferenceNet来通过空间注意力合并详细特征。为了确保可控性和连续性,我们引入了一个高效的姿势指导器来指导角色的动作,并采用了一种有效的时间建模方法,以确保视频帧之间的平滑跨帧过渡。通过扩展训练数据,我们的方法可以为任意角色制作动画,与其他图像到视频方法相比,在角色动画方面取得了出色的结果。此外,我们在时尚视频和人类舞蹈合成的基准上评估了我们的方法,取得了最先进的结果。
AI视频生成
11.8M