論文の概要: AnimateAnything: Fine-Grained Open Domain Image Animation with Motion Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12886v2
• Date: Mon, 4 Dec 2023 05:43:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 19:00:51.986106
• Title: AnimateAnything: Fine-Grained Open Domain Image Animation with Motion Guidance
• Title（参考訳）: AnimateAnything:モーションガイド付き細粒度オープンドメイン画像アニメーション
• Authors: Zuozhuo Dai and Zhenghao Zhang and Yao Yao and Bingxue Qiu and Siyu Zhu and Long Qin and Weizhi Wang
• Abstract要約: 本稿では,映像拡散モデルに先立って動きを利用するオープンドメイン画像アニメーション手法を提案する。 本手法では,移動領域の正確な制御と移動速度を実現するため,目標となる運動領域の誘導と運動強度の誘導を導入する。 オープンドメインデータセットを用いた厳密な実験により,本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.416296247896042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image animation is a key task in computer vision which aims to generate dynamic visual content from static image. Recent image animation methods employ neural based rendering technique to generate realistic animations. Despite these advancements, achieving fine-grained and controllable image animation guided by text remains challenging, particularly for open-domain images captured in diverse real environments. In this paper, we introduce an open domain image animation method that leverages the motion prior of video diffusion model. Our approach introduces targeted motion area guidance and motion strength guidance, enabling precise control the movable area and its motion speed. This results in enhanced alignment between the animated visual elements and the prompting text, thereby facilitating a fine-grained and interactive animation generation process for intricate motion sequences. We validate the effectiveness of our method through rigorous experiments on an open-domain dataset, with the results showcasing its superior performance. Project page can be found at https://animationai.github.io/AnimateAnything.
• Abstract（参考訳）: 画像アニメーションは、静的画像から動的視覚コンテンツを生成することを目的としたコンピュータビジョンの重要なタスクである。 最近の画像アニメーション手法では、ニューラルネットワークによるレンダリング技術を用いてリアルなアニメーションを生成する。 これらの進歩にもかかわらず、細粒度で制御可能な画像アニメーションをテキストで導くことは、特に様々な実環境で撮影されたオープンドメイン画像にとって、依然として困難である。 本稿では,映像拡散モデルに先行する動きを利用したオープン領域画像アニメーション手法を提案する。 本手法では,移動領域と移動速度を正確に制御できる目標運動領域誘導と運動強度誘導を導入する。 これにより、アニメーションの視覚要素とプロンプトテキストとのアライメントが向上し、複雑なモーションシーケンスのための微粒でインタラクティブなアニメーション生成プロセスが容易になる。 提案手法の有効性を,オープンドメインデータセットを用いた厳密な実験により検証し,その優れた性能を示す。 プロジェクトページはhttps://animationai.github.io/animateanythingにある。

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