Animate-X是一个基于LDM的通用动画框架，用于各种角色类型（统称为X），包括人物拟态角色。该框架通过引入姿势指示器来增强运动表示，可以更全面地从驱动视频中捕获运动模式。Animate-X的主要优点包括对运动的深入建模，能够理解驱动视频的运动模式，并将其灵活地应用到目标角色上。此外，Animate-X还引入了一个新的Animated Anthropomorphic Benchmark (A2Bench) 来评估其在通用和广泛适用的动画图像上的性能。
需求人群：
"Animate-X的目标受众主要是游戏、娱乐和动画制作行业的专业人士，以及进行相关研究的学者。这些用户通常需要将静态角色图像转换为动态视频，以增强角色的表现力和互动性。Animate-X提供的高级动画生成功能，使得这些用户能够轻松地为各种角色创建逼真的动画，从而提升他们的工作效率和产品质量。"
使用场景示例：
游戏开发者使用Animate-X为游戏角色创建动态宣传视频。
动画师利用Animate-X将漫画角色转化为动态图像，用于社交媒体推广。
电影制作团队采用Animate-X为电影预告片制作逼真的角色动画效果。
产品特色：
• 支持多种角色类型的动画生成，包括人物拟态角色。
• 引入姿势指示器，通过隐式和显式方式捕获驱动视频的运动模式。
• 使用CLIP视觉特征提取运动的要点，如整体运动模式和动作间的时间关系。
• 通过模拟可能在推理过程中出现的输入来增强LDM的泛化能力。
• 引入Animated Anthropomorphic Benchmark (A2Bench) 用于性能评估。
• 与现有方法相比，Animate-X在动画生成的质量和效果上具有优越性。
• 提供代码（即将推出），方便研究者和开发者进行实验和应用。
使用教程：
1. 访问Animate-X的官方网站。
2. 下载并安装必要的软件和库，如CLIP和VAE编码器。
3. 准备参考图像和目标姿势序列。
4. 使用Animate-X框架将参考图像和姿势序列输入到系统中。
5. 利用框架中的姿势指示器提取运动特征。
6. 通过扩散模型生成动画视频。
7. 使用VAE解码器将生成的潜在表示映射为最终的动画视频。
8. 评估动画效果，并根据需要调整参数以优化结果。
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通用角色图像动画框架，支持多种角色类型动画生成。
Animate-X是一个基于LDM的通用动画框架，用于各种角色类型（统称为X），包括人物拟态角色。该框架通过引入姿势指示器来增强运动表示，可以更全面地从驱动视频中捕获运动模式。Animate-X的主要优点包括对运动的深入建模，能够理解驱动视频的运动模式，并将其灵活地应用到目标角色上。此外，Animate-X还引入了一个新的Animated Anthropomorphic Benchmark (A2Bench) 来评估其在通用和广泛适用的动画图像上的性能。
2.5D视差效果视频制作工具
DepthFlow是一个高度可定制的视差着色器，用于动画化您的图像。它是一个免费且开源的ImmersityAI替代品，能够将图像转换成具有2.5D视差效果的视频。该工具拥有快速的渲染能力，支持多种后处理效果，如晕影、景深、镜头畸变等。它支持多种参数调整，能够创建灵活的运动效果，并且内置了多种预设动画。此外，它还支持视频编码导出，包括H264、HEVC、AV1等格式，并且提供了无需水印的用户体验。
基于物理的角色动画研究项目
ProtoMotions是一个致力于创建交互式物理模拟虚拟代理的项目。它支持IsaacGym和IsaacSim，并且基于Hydra和OmegaConfig构建，使得配置组合变得简单。这个项目为研究者和开发者提供了一个平台，用于开发和测试基于物理的角色动画技术。它不仅能够用于学术研究，还能在游戏、电影和虚拟现实等领域中应用。
创建AI视频，拥有一致性的角色。
Eggnog是一个专注于视频制作的网站，它允许用户创建具有独特面孔和服装的角色，并利用这些角色生成动画视频。Eggnog结合了人工智能技术，使得视频制作流程更加简单和高效。它提供了一个用户友好的界面，让用户可以通过拖放的方式将角色放入故事板，并自动生成视频。这种技术的应用不仅提高了视频制作的效率，也降低了进入视频制作领域的门槛，使得更多非专业人士能够轻松创作视频内容。
从单张图片生成3D角色模型
CharacterGen是一个高效的3D角色生成框架，能够从单张输入图片生成具有高质量和一致外观的3D姿势统一的角色网格。它通过流线化的生成管道和图像条件多视图扩散模型，有效校准输入姿势到规范形式，同时保留输入图像的关键属性，解决了多样化姿势带来的挑战。它还采用了基于变换器的通用稀疏视图重建模型，以及纹理反投影策略，生成高质量的纹理图。
通过生成运动场适应实现单图像动画化
MOFA-Video是一种能够将单张图片通过各种控制信号动画化的方法。它采用了稀疏到密集(S2D)运动生成和基于流的运动适应技术，可以有效地使用轨迹、关键点序列及其组合等不同类型的控制信号来动画化单张图片。在训练阶段，通过稀疏运动采样生成稀疏控制信号，然后训练不同的MOFA-Adapters来通过预训练的SVD生成视频。在推理阶段，不同的MOFA-Adapters可以组合起来共同控制冻结的SVD。
4D重建模型，快速生成动画对象
L4GM是一个4D大型重建模型，能够从单视图视频输入中快速生成动画对象。它采用了一种新颖的数据集，包含多视图视频，这些视频展示了Objaverse中渲染的动画对象。该数据集包含44K种不同的对象和110K个动画，从48个视角渲染，生成了12M个视频，总共包含300M帧。L4GM基于预训练的3D大型重建模型LGM构建，该模型能够从多视图图像输入中输出3D高斯椭球。L4GM输出每帧的3D高斯Splatting表示，然后将其上采样到更高的帧率以实现时间平滑。此外，L4GM还添加了时间自注意力层，以帮助学习时间上的一致性，并使用每个时间步的多视图渲染损失来训练模型。
基于扩散模型的肖像图像动画技术
Hallo是一个由复旦大学开发的肖像图像动画技术，它利用扩散模型生成逼真且动态的肖像动画。与传统依赖参数模型的中间面部表示不同，Hallo采用端到端的扩散范式，并引入了一个分层的音频驱动视觉合成模块，以增强音频输入和视觉输出之间的对齐精度，包括嘴唇、表情和姿态运动。该技术提供了对表情和姿态多样性的自适应控制，能够更有效地实现个性化定制，适用于不同身份的人。
为角色动画提供直观且价格合理的动作捕捉工具。
Rokoko是一款基于传感器的动作捕捉系统，为3D数字创作者提供高质量的身体、手指和面部动画解决方案。它具有直观易用的界面和负担得起的价格，可帮助用户轻松实现逼真的角色动画。
通过简短提示制作开放领域区域图像动画
Follow-Your-Click是一款通过简短提示制作开放领域区域图像动画的工具。用户可以点击参与动画生成，并可观看和比较不同生成方法和效果。该工具展示了动画结果，并通过与其他最新的开源动画方法和商业工具进行比较，展示了动画生成的对比效果。同时，通过演示我们的运动力量控制和消融研究，用户可以了解我们的方法与其他方法的优劣。
基于视频扩散先验为开放域图像添加动画的工具
DynamiCrafter是一款由Jinbo Xing、Menghan Xia等人开发的图像动画工具。通过利用预训练的视频扩散先验，DynamiCrafter可以基于文本提示为开放域的静止图像添加动画效果。该工具支持高分辨率模型，提供更好的动态效果、更高的分辨率和更强的一致性。DynamiCrafter主要用于故事视频生成、循环视频生成和生成帧插值等场景。
零样本图像动画生成器
AnimateZero是一款零样本图像动画生成器，通过分离外观和运动生成视频，解决了黑盒、低效、不可控等问题。它可以通过零样本修改将预训练的T2V模型转换为I2V模型，从而实现零样本图像动画生成。AnimateZero还可以用于视频编辑、帧插值、循环视频生成和真实图像动画等场景，具有较高的主观质量和匹配度。
生成逼真、唇同步的说唱视频
VividTalk是一种一次性音频驱动的头像生成技术，基于3D混合先验。它能够生成具有表情丰富、自然头部姿态和唇同步的逼真说唱视频。该技术采用了两阶段通用框架，支持生成具有上述所有特性的高视觉质量的说唱视频。具体来说，在第一阶段，通过学习两种运动（非刚性表情运动和刚性头部运动），将音频映射到网格。对于表情运动，采用混合形状和顶点作为中间表示，以最大化模型的表征能力。对于自然头部运动，提出了一种新颖的可学习头部姿势码本，并采用两阶段训练机制。在第二阶段，提出了一个双分支运动VAE和一个生成器，将网格转换为密集运动，并逐帧合成高质量视频。大量实验证明，VividTalk能够生成具有唇同步和逼真增强的高视觉质量说唱视频，且在客观和主观比较中优于以往的最先进作品。该技术的代码将在发表后公开发布。
Temporally Consistent Human Image Animation
MagicAnimate 是一款使用扩散模型实现的时域一致的人体图像动画工具。它可以通过对人体图像进行扩散模型的运算，实现高质量、自然流畅的人体动画效果。MagicAnimate 具有高度的可控性和灵活性，可以通过微调参数来实现不同的动画效果。它适用于人体动画创作、虚拟角色设计等领域。
一致且可控的角色动画图像到视频合成
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。
从长文本中合成无限可控角色动画
Story-to-Motion是一个全新的任务，它接受一个故事（顶部绿色区域）并生成与文本描述相符的动作和轨迹。该系统利用现代大型语言模型作为文本驱动的运动调度器，从长文本中提取一系列（文本、位置）对。它还开发了一个文本驱动的运动检索方案，结合了经典运动匹配和运动语义以及轨迹约束。此外，它设计了一个渐进式掩蔽变换器，以解决过渡动作中常见的问题，如不自然的姿势和滑步。该系统在轨迹跟随、时间动作组合和动作混合等三个不同子任务的评估中表现优异，胜过以往的动作合成方法。
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