論文の概要: Follow-Your-Pose v2: Multiple-Condition Guided Character Image Animation for Stable Pose Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03035v3
• Date: Thu, 13 Jun 2024 01:17:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 11:39:29.638972
• Title: Follow-Your-Pose v2: Multiple-Condition Guided Character Image Animation for Stable Pose Control
• Title（参考訳）: Follow-Your-Pose v2:Stable Pose Controlのためのマルチコンディション誘導文字アニメーション
• Authors: Jingyun Xue, Hongfa Wang, Qi Tian, Yue Ma, Andong Wang, Zhiyuan Zhao, Shaobo Min, Wenzhe Zhao, Kaihao Zhang, Heung-Yeung Shum, Wei Liu, Mengyang Liu, Wenhan Luo,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.08568533331206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pose-controllable character video generation is in high demand with extensive applications for fields such as automatic advertising and content creation on social media platforms. While existing character image animation methods using pose sequences and reference images have shown promising performance, they tend to struggle with incoherent animation in complex scenarios, such as multiple character animation and body occlusion. Additionally, current methods request large-scale high-quality videos with stable backgrounds and temporal consistency as training datasets, otherwise, their performance will greatly deteriorate. These two issues hinder the practical utilization of character image animation tools. In this paper, we propose a practical and robust framework Follow-Your-Pose v2, which can be trained on noisy open-sourced videos readily available on the internet. Multi-condition guiders are designed to address the challenges of background stability, body occlusion in multi-character generation, and consistency of character appearance. Moreover, to fill the gap of fair evaluation of multi-character pose animation, we propose a new benchmark comprising approximately 4,000 frames. Extensive experiments demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods by a margin of over 35% across 2 datasets and on 7 metrics. Meanwhile, qualitative assessments reveal a significant improvement in the quality of generated video, particularly in scenarios involving complex backgrounds and body occlusion of multi-character, suggesting the superiority of our approach.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームにおける自動広告やコンテンツ作成などの分野への広範な応用により、ポーズコントロール可能なキャラクタビデオ生成が要求されている。 ポーズシーケンスと参照画像を用いた既存のキャラクタ画像アニメーション手法は有望なパフォーマンスを示しているが、複数のキャラクタアニメーションやボディーオブクルージョンといった複雑なシナリオでは、非一貫性のアニメーションに苦労する傾向がある。 さらに、現在の方法では、トレーニングデータセットとして安定したバックグラウンドと時間的一貫性を備えた大規模な高品質なビデオが要求される。 これら2つの課題は、文字画像アニメーションツールの実用化を妨げている。 本稿では,インターネット上で容易に利用できるノイズの多いオープンソースビデオに基づいてトレーニング可能な,実用的で堅牢なフレームワークFollow-Your-Pose v2を提案する。 マルチコンディションガイドは,背景安定性,マルチキャラクタ生成時の身体閉塞,キャラクタの外観の整合性といった課題に対処するように設計されている。 さらに,マルチキャラクタポーズアニメーションの公平な評価のギャップを埋めるために,約4,000フレームからなる新しいベンチマークを提案する。 大規模な実験により、我々の手法は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。 一方, 質的評価では, 生成ビデオの品質が著しく向上し, 特に複雑な背景やマルチキャラクタの身体閉塞などのシナリオにおいて, アプローチの優位性が示唆された。

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