論文の概要: Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17117v3
- Date: Thu, 13 Jun 2024 06:37:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-15 00:16:39.356200
- 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): 27.700371215886683
- 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、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時間的整合性を維持することが深刻な問題である。
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に,キャラクタの動きを指示する効率的なポーズガイドを導入し,ビデオフレーム間のフレーム間のスムーズな遷移を保証するために,効果的な時間的モデリング手法を採用する。
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。
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,最先端の成果を得た。
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