UniAnimate

UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间,以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列,支持随机噪声输入和首帧条件输入,显著提高了生成长期视频的能力。此外,它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构,以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果,并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。

需求人群:

"UniAnimate的目标受众主要是计算机视觉和图形学领域的研究人员和开发者,特别是那些专注于人物动画和视频生成的专业人士。它适合需要生成高质量、长时序人物视频动画的应用场景,如电影制作、游戏开发、虚拟现实体验等。"

使用场景示例:

使用UniAnimate为电影制作生成高质量的人物动画。

在游戏开发中,利用UniAnimate生成连贯的人物动作序列。

虚拟现实体验中,通过UniAnimate创建逼真的人物动态效果。

产品特色:

使用CLIP编码器和VAE编码器提取给定参考图像的潜在特征。

将参考姿势的表示纳入最终参考指导,以便于学习参考图像中的人体结构。

使用姿势编码器对目标驱动的姿势序列进行编码,并与噪声输入沿通道维度进行连接。

将连接的噪声输入与参考指导沿时间维度堆叠,并输入到统一视频扩散模型中以去除噪声。

在统一视频扩散模型中,时间模块可以是时间Transformer或时间Mamba。

采用VAE解码器将生成的潜在视频映射到像素空间。

使用教程:

首先,准备一张参考图像和一系列目标姿势序列。

使用CLIP编码器和VAE编码器提取参考图像的潜在特征。

将参考姿势的表示与潜在特征结合,形成参考指导。

通过姿势编码器对目标姿势序列进行编码,并与噪声视频结合。

将结合后的输入数据输入到统一视频扩散模型中进行噪声去除。

根据需要选择时间模块,可以是时间Transformer或时间Mamba。

最后,使用VAE解码器将处理后的潜在视频转换为像素级的视频输出。

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