Animate3D是一个创新的框架，用于为任何静态3D模型生成动画。它的核心理念包括两个主要部分：1) 提出一种新的多视图视频扩散模型（MV-VDM），该模型基于静态3D对象的多视图渲染，并在我们提供的大规模多视图视频数据集（MV-Video）上进行训练。2) 基于MV-VDM，引入了一个结合重建和4D得分蒸馏采样（4D-SDS）的框架，利用多视图视频扩散先验来为3D对象生成动画。Animate3D通过设计新的时空注意力模块来增强空间和时间一致性，并通过多视图渲染来保持静态3D模型的身份。此外，Animate3D还提出了一个有效的两阶段流程来为3D模型生成动画：首先从生成的多视图视频中直接重建运动，然后通过引入的4D-SDS来细化外观和运动。
需求人群：
"Animate3D的目标受众包括3D动画制作者、游戏开发者、电影制作者以及任何需要为3D模型生成动画的专业人士。他们可以通过Animate3D快速生成高质量的动画，节省时间和成本，同时保持动画的自然流畅和一致性。"
使用场景示例：
动画制作者使用Animate3D为电影中的3D角色生成逼真的动画效果。
游戏开发者利用Animate3D为游戏中的虚拟角色生成流畅的动作。
教育领域中，教师可以使用Animate3D为教学材料中的3D模型生成动画，增加教学的互动性和趣味性。
产品特色：
多视图视频扩散模型（MV-VDM）：基于静态3D对象的多视图渲染，训练在大规模多视图视频数据集上。
时空注意力模块：增强空间和时间一致性，整合3D和视频扩散模型。
4D得分蒸馏采样（4D-SDS）：结合重建和采样，细化外观和运动。
大规模多视图视频数据集（MV-Video）：包含115K动画，涵盖53K动画3D对象，渲染成超过1.8M多视图视频。
动画重建：从生成的多视图视频中直接重建运动。
动画细化：通过4D-SDS进一步优化外观和运动。
数据、代码和模型开放发布：提供资源以供进一步研究和应用。
使用教程：
1. 访问Animate3D的官方网站并下载相关数据集和代码。
2. 准备静态3D模型文件，并确保其具有多视图渲染的能力。
3. 使用Animate3D的多视图视频扩散模型（MV-VDM）对模型进行训练。
4. 利用MV-VDM生成多视图视频，并进行动画重建。
5. 应用4D得分蒸馏采样（4D-SDS）进一步细化动画的外观和运动。
6. 检查生成的动画效果，确保其符合预期的动画效果。
7. 将生成的动画应用到所需的项目中，如电影、游戏或教育材料。
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3D模型动画生成
Animate3D是一个创新的框架，用于为任何静态3D模型生成动画。它的核心理念包括两个主要部分：1) 提出一种新的多视图视频扩散模型（MV-VDM），该模型基于静态3D对象的多视图渲染，并在我们提供的大规模多视图视频数据集（MV-Video）上进行训练。2) 基于MV-VDM，引入了一个结合重建和4D得分蒸馏采样（4D-SDS）的框架，利用多视图视频扩散先验来为3D对象生成动画。Animate3D通过设计新的时空注意力模块来增强空间和时间一致性，并通过多视图渲染来保持静态3D模型的身份。此外，Animate3D还提出了一个有效的两阶段流程来为3D模型生成动画：首先从生成的多视图视频中直接重建运动，然后通过引入的4D-SDS来细化外观和运动。
动画创作辅助工具，简化线稿上色流程。
AniDoc是一个自动化线稿上色模型，旨在简化动画制作工作流程并降低劳动成本。该模型利用视频扩散模型的先验知识，通过显式对应机制和注入模块将参考图像的颜色信息对齐到输入草图中，提高颜色准确性。采用两阶段训练策略，减少绘制中间帧的需求。通过二值化草图和数据增强技术，提高训练稳定性。AniDoc在定量和定性结果上均表现出色，为自动线稿视频上色提供了有效的解决方案，提高了动画生产的效率。
开源框架，加速大型视频扩散模型
FastVideo是一个开源框架，旨在加速大型视频扩散模型。它提供了FastHunyuan和FastMochi两种一致性蒸馏视频扩散模型，实现了8倍推理速度提升。FastVideo基于PCM（Phased-Consistency-Model）提供了首个开放的视频DiT蒸馏配方，支持对最先进的开放视频DiT模型进行蒸馏、微调和推理，包括Mochi和Hunyuan。此外，FastVideo还支持使用FSDP、序列并行和选择性激活检查点进行可扩展训练，以及使用LoRA、预计算潜在和预计算文本嵌入进行内存高效微调。FastVideo的开发正在进行中，技术高度实验性，未来计划包括增加更多蒸馏方法、支持更多模型以及代码更新。
音频驱动的高保真3D人头化身合成技术
GaussianSpeech是一种新颖的方法，它能够从语音信号中合成高保真度的动画序列，创建逼真、个性化的3D人头化身。该技术通过结合语音信号与3D高斯绘制技术，捕捉人类头部表情和细节动作，包括皮肤皱褶和更细微的面部运动。GaussianSpeech的主要优点包括实时渲染速度、自然的视觉动态效果，以及能够呈现多样化的面部表情和风格。该技术背后是大规模多视角音频-视觉序列数据集的创建，以及音频条件变换模型的开发，这些模型能够直接从音频输入中提取唇部和表情特征。
AI动画生成平台
Vmotionize是一个领先的AI动画和3D动画软件，它能够将视频、音乐、文本、图片等内容转换成令人惊叹的3D动画。该平台通过先进的AI动画和动作捕捉工具，使得高质量的3D内容和动态图形更加易于获取。Vmotionize通过创新的方式为独立创作者和全球品牌提供了一个全新的平台，让他们可以共同通过人工智能和人类想象力来实现创意、分享故事和构建虚拟世界。
从单一角色绘画生成3D动画。
DrawingSpinUp是一个创新的系统，它能够将单一角色绘画转换为3D动画。该技术通过去除视图依赖的轮廓线并重新渲染，以及基于骨架的细化变形算法，解决了业余角色绘画在外观和几何形状上的挑战。它不仅提高了角色绘画的视觉效果，还赋予了绘画以动态的生命力，使其能够自由旋转、跳跃甚至表演街舞。
3D生成模型的创新突破
VFusion3D是一种基于预训练的视频扩散模型构建的可扩展3D生成模型。它解决了3D数据获取困难和数量有限的问题，通过微调视频扩散模型生成大规模合成多视角数据集，训练出能够从单张图像快速生成3D资产的前馈3D生成模型。该模型在用户研究中表现出色，用户超过90%的时间更倾向于选择VFusion3D生成的结果。
用于编辑动态场景的稀疏控制高斯溅射技术
SC-GS是一种新型表示技术,将动态场景的运动和外观分别用稀疏控制点和密集高斯函数表示。它使用少量控制点学习紧凑的6自由度变换基,这些基可通过插值权重在局部插值,得到3D高斯函数的运动场。它采用变形MLP预测每个控制点的时变6自由度变换,降低学习复杂度,增强学习能力,实现时空连贯的运动模式。同时联合学习3D高斯函数、控制点的规范空间位置和变形MLP,重建3D场景的外观、几何和动态。在训练过程中,控制点的位置和数量会自适应调整以适应不同区域的运动复杂度,并采用尽可能刚性的损失函数强制运动的空间连续性和局部刚性。由于运动表示的显式稀疏性和外观分离,该方法实现了用户控制的运动编辑,同时保留高保真度外观。大量实验表明,该方法在新视图合成和高速渲染方面优于现有方法,并支持新的保留外观的运动编辑应用。
Captury无标记运动捕捉技术,让捕捉更高效
Captury提供先进的无标记运动捕捉解决方案,可精准可靠地跟踪多个演员同时进行的全身动作、手指移动和面部表情。我们的解决方案旨在提高运动捕捉的效率,同时降低所涉及的时间和成本。Captury可应用于3D游戏开发、虚拟效果/电影/广告领域、虚拟现实、实时虚拟/基于位置的娱乐、游戏内玩家跟踪以及生命科学等领域。主要产品包括实时处理CapturyLive、CapturyInGame、CapturyFace,以及后期处理CapturyStudio和CapturyDome等。
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