論文の概要: Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17117v2
• Date: Thu, 7 Dec 2023 04:12:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 17:52:31.092169
• Title: Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation
• Title（参考訳）: Animate Anyone:文字アニメーションのための一貫性と制御可能な画像間合成
• Authors: Li Hu, Xin Gao, Peng Zhang, Ke Sun, Bang Zhang, Liefeng Bo
• Abstract要約: 拡散モデルは、その堅牢な生成能力のために、視覚世代研究の主流となっている。 本稿では,キャラクターアニメーションに適した新しいフレームワークを提案する。 トレーニングデータを拡張することにより、任意の文字をアニメーション化することが可能となり、他の画像とビデオの手法と比較して、文字アニメーションにおいて優れた結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.35175159679592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Character Animation aims to generating character videos from still images through driving signals. Currently, diffusion models have become the mainstream in visual generation research, owing to their robust generative capabilities. However, challenges persist in the realm of image-to-video, especially in character animation, where temporally maintaining consistency with detailed information from character remains a formidable problem. In this paper, we leverage the power of diffusion models and propose a novel framework tailored for character animation. To preserve consistency of intricate appearance features from reference image, we design ReferenceNet to merge detail features via spatial attention. To ensure controllability and continuity, we introduce an efficient pose guider to direct character's movements and employ an effective temporal modeling approach to ensure smooth inter-frame transitions between video frames. By expanding the training data, our approach can animate arbitrary characters, yielding superior results in character animation compared to other image-to-video methods. Furthermore, we evaluate our method on benchmarks for fashion video and human dance synthesis, achieving state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: キャラクタアニメーションは、運転信号を通じて静止画像からキャラクタビデオを生成することを目的としている。 現在、拡散モデルは、その堅牢な生成能力のため、視覚発生研究の主流となっている。 しかし、画像対ビデオの領域、特にキャラクタアニメーションでは、キャラクタからの詳細な情報との一貫性を時間的に維持することが問題となっている。 本稿では,拡散モデルのパワーを活用し,キャラクタアニメーションに適した新しいフレームワークを提案する。 参照画像から複雑な外観特徴の整合性を維持するため、空間的注意による詳細特徴のマージを行うためにReferenceNetを設計する。 制御性と連続性を確保するため,映像フレーム間のスムーズなフレーム間遷移を確保するために,キャラクタの動きを指示するための効率的なポーズ案内器を導入する。 学習データを拡大することで任意の文字をアニメーション化でき、他の画像から動画への手法と比較して文字アニメーションの優れた結果が得られる。 さらに,ファッションビデオと人間のダンス合成のベンチマークによる評価を行い,最新の結果を得た。

関連論文リスト

• Alignment is All You Need: A Training-free Augmentation Strategy for Pose-guided Video Generation [19.408715783816167]
  生成された映像シーケンスが参照画像の微妙さを確実に保持する訓練不要のフレームワークを導入する。 我々は、骨格と動きの先行情報をポーズ情報から切り離し、アニメーション生成の正確な制御を可能にする。 提案手法は,大規模なデータセットや高価な計算資源を必要とせず,映像生成の質を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T13:08:12Z)
• Follow-Your-Pose v2: Multiple-Condition Guided Character Image Animation for Stable Pose Control [77.08568533331206]
  Follow-Your-Pose v2は、インターネットで簡単に利用できるノイズの多いオープンソースビデオでトレーニングすることができる。 われわれの手法は、2つのデータセットと7つのメトリクスで35%以上のマージンで最先端の手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T08:03:18Z)
• UniAnimate: Taming Unified Video Diffusion Models for Consistent Human Image Animation [53.16986875759286]
  We present a UniAnimate framework to enable efficient and long-term human video generation。 我々は、姿勢案内やノイズビデオとともに参照画像を共通の特徴空間にマッピングする。 また、ランダムノイズ入力と第1フレーム条件入力をサポートする統一ノイズ入力を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T10:51:10Z)
• Zero-shot High-fidelity and Pose-controllable Character Animation [89.74818983864832]
  イメージ・ツー・ビデオ(I2V)生成は、単一の画像からビデオシーケンスを作成することを目的としている。 既存のアプローチは、キャラクターの外観の不整合と細部保存の貧弱さに悩まされている。 文字アニメーションのための新しいゼロショットI2VフレームワークPoseAnimateを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-21T14:43:31Z)
• AniClipart: Clipart Animation with Text-to-Video Priors [28.76809141136148]
  AniClipartは、静的な画像をテキストからビデオへの事前案内による高品質なモーションシーケンスに変換するシステムである。 実験結果から,提案したAniClipartは既存の画像・映像生成モデルより一貫して優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T17:24:28Z)
• AnimateZero: Video Diffusion Models are Zero-Shot Image Animators [63.938509879469024]
  我々はAnimateZeroを提案し、事前訓練されたテキスト・ビデオ拡散モデル、すなわちAnimateDiffを提案する。 外観制御のために,テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成から中間潜伏子とその特徴を借りる。 時間的制御では、元のT2Vモデルのグローバルな時間的注意を位置補正窓の注意に置き換える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T13:39:35Z)
• MagicAnimate: Temporally Consistent Human Image Animation using Diffusion Model [74.84435399451573]
  本稿では、特定の動きシーケンスに従って、特定の参照アイデンティティのビデオを生成することを目的とした、人間の画像アニメーションタスクについて検討する。 既存のアニメーションは、通常、フレームウォーピング技術を用いて参照画像を目標運動に向けてアニメーションする。 MagicAnimateは,時間的一貫性の向上,参照画像の忠実な保存,アニメーションの忠実性向上を目的とした,拡散に基づくフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T18:32:31Z)
• DynamiCrafter: Animating Open-domain Images with Video Diffusion Priors [63.43133768897087]
  オープンドメイン画像をアニメーションビデオに変換する手法を提案する。 鍵となるアイデアは、画像を生成プロセスに組み込むことで、テキストからビデオへの拡散モデルに先立っての動きを活用することである。 提案手法は視覚的に説得力があり、より論理的で自然な動きが得られ、入力画像への適合性が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T14:42:16Z)
• Going beyond Free Viewpoint: Creating Animatable Volumetric Video of Human Performances [7.7824496657259665]
  本稿では,人間の演奏の高品質な映像コンテンツ作成のためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。 セマンティックエンリッチメントと幾何学的アニメーション能力は、3Dデータに時間的一貫性を確立することによって達成される。 ポーズ編集では、キャプチャしたデータを可能な限り活用し、キャプチャしたフレームをキネマティックに変形して所望のポーズに適合させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T09:46:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。