論文の概要: Zero-shot High-fidelity and Pose-controllable Character Animation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13680v3
- Date: Wed, 5 Jun 2024 07:32:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 00:20:37.875812
- Title: Zero-shot High-fidelity and Pose-controllable Character Animation
- Title(参考訳): ゼロショット高忠実度とポス制御可能なキャラクタアニメーション
- Authors: Bingwen Zhu, Fanyi Wang, Tianyi Lu, Peng Liu, Jingwen Su, Jinxiu Liu, Yanhao Zhang, Zuxuan Wu, Guo-Jun Qi, Yu-Gang Jiang,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 89.74818983864832
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image-to-video (I2V) generation aims to create a video sequence from a single image, which requires high temporal coherence and visual fidelity. However, existing approaches suffer from inconsistency of character appearances and poor preservation of fine details. Moreover, they require a large amount of video data for training, which can be computationally demanding. To address these limitations, we propose PoseAnimate, a novel zero-shot I2V framework for character animation. PoseAnimate contains three key components: 1) a Pose-Aware Control Module (PACM) that incorporates diverse pose signals into text embeddings, to preserve character-independent content and maintain precise alignment of actions. 2) a Dual Consistency Attention Module (DCAM) that enhances temporal consistency and retains character identity and intricate background details. 3) a Mask-Guided Decoupling Module (MGDM) that refines distinct feature perception abilities, improving animation fidelity by decoupling the character and background. We also propose a Pose Alignment Transition Algorithm (PATA) to ensure smooth action transition. Extensive experiment results demonstrate that our approach outperforms the state-of-the-art training-based methods in terms of character consistency and detail fidelity. Moreover, it maintains a high level of temporal coherence throughout the generated animations.
- Abstract(参考訳): 画像対ビデオ生成(I2V)は、高時間的コヒーレンスと視覚的忠実度を必要とする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。
しかし、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。
さらに、トレーニングには大量のビデオデータが必要です。
これらの制約に対処するため,文字アニメーションのための新しいゼロショットI2VフレームワークであるPoseAnimateを提案する。
PoseAnimateには3つの重要なコンポーネントが含まれている。
1)多彩なポーズ信号をテキスト埋め込みに組み込んで、文字に依存しないコンテンツを保存し、アクションの正確なアライメントを維持するPose-Aware Control Module(PACM)。
2)DCAM(Dual Consistency Attention Module)は,時間的一貫性を高め,文字識別と複雑な背景情報を保持するモジュールである。
3) Mask-Guided Decoupling Module (MGDM) は特徴認識能力を洗練させ,文字と背景を分離することでアニメーションの忠実度を向上させる。
また、スムーズな動作遷移を保証するために、PATA(Pose Alignment Transition Algorithm)を提案する。
実験結果から,本手法は,文字の一貫性と細部忠実度の観点から,最先端のトレーニングベース手法よりも優れていることが示された。
さらに、生成されたアニメーション全体を通して、高レベルの時間的コヒーレンスを維持している。
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