論文の概要: EchoMimicV3: 1.3B Parameters are All You Need for Unified Multi-Modal and Multi-Task Human Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03905v3
• Date: Wed, 06 Aug 2025 15:46:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 15:43:09.101327
• Title: EchoMimicV3: 1.3B Parameters are All You Need for Unified Multi-Modal and Multi-Task Human Animation
• Title（参考訳）: EchoMimicV3: 1.3Bパラメータは、統一されたマルチモーダル・マルチタスクヒューマンアニメーションに必要なすべて
• Authors: Rang Meng, Yan Wang, Weipeng Wu, Ruobing Zheng, Yuming Li, Chenguang Ma,
• Abstract要約: EchoMimicV3はマルチタスクとマルチモーダルアニメーションを統合する効率的なフレームワークである。 最小のモデルサイズが13億のEchoMimicV3は、定量評価と定性評価の両方で競合性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.214084596349744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work on human animation usually incorporates large-scale video models, thereby achieving more vivid performance. However, the practical use of such methods is hindered by the slow inference speed and high computational demands. Moreover, traditional work typically employs separate models for each animation task, increasing costs in multi-task scenarios and worsening the dilemma. To address these limitations, we introduce EchoMimicV3, an efficient framework that unifies multi-task and multi-modal human animation. At the core of EchoMimicV3 lies a threefold design: a Soup-of-Tasks paradigm, a Soup-of-Modals paradigm, and a novel training and inference strategy. The Soup-of-Tasks leverages multi-task mask inputs and a counter-intuitive task allocation strategy to achieve multi-task gains without multi-model pains. Meanwhile, the Soup-of-Modals introduces a Coupled-Decoupled Multi-Modal Cross Attention module to inject multi-modal conditions, complemented by a Multi-Modal Timestep Phase-aware Dynamical Allocation mechanism to modulate multi-modal mixtures. Besides, we propose Negative Direct Preference Optimization, Phase-aware Negative Classifier-Free Guidance (CFG), and Long Video CFG, which ensure stable training and inference. Extensive experiments and analyses demonstrate that EchoMimicV3, with a minimal model size of 1.3 billion parameters, achieves competitive performance in both quantitative and qualitative evaluations. We are committed to open-sourcing our code for community use.
• Abstract（参考訳）: 人間のアニメーションに関する最近の研究は、通常、大規模なビデオモデルを取り込んで、より鮮明なパフォーマンスを達成する。 しかし、そのような手法の実用化は、速度の遅い推論速度と高い計算要求によって妨げられている。 さらに、従来の作業では、通常、各アニメーションタスクに別々のモデルを使用し、マルチタスクシナリオのコストを増大させ、ジレンマを悪化させる。 これらの制限に対処するために,マルチタスクとマルチモーダルアニメーションを統合する効率的なフレームワークであるEchoMimicV3を紹介する。 EchoMimicV3の中核となるのは、3つの設計 – Soup-of-Tasksパラダイム、Soup-of-Modalsパラダイム、新しいトレーニングと推論戦略だ。 Soup-of-Tasksはマルチタスクマスク入力と逆直感的なタスク割り当て戦略を利用してマルチタスクゲインを実現する。 一方、Soup-of-Modalsでは、マルチモーダル混合を変調するマルチモーダル位相対応動的配置機構によって補完されるマルチモーダル条件を注入するために、結合分離型マルチモーダルクロスアテンションモジュールを導入している。 さらに、安定なトレーニングと推論を確保するために、負の直接参照最適化、相認識の負の分類自由誘導(CFG)、Long Video CFGを提案する。 大規模な実験と分析により、EchoMimicV3は13億のパラメータの最小限のモデルサイズであり、定量評価と定性評価の両方において競合性能を達成することが示された。 コミュニティ利用のためのコードをオープンソースにすることを約束しています。

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