論文の概要: AnyCrowd: Instance-Isolated Identity-Pose Binding for Arbitrary Multi-Character Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15415v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 15:25:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 18:28:58.538983
• Title: AnyCrowd: Instance-Isolated Identity-Pose Binding for Arbitrary Multi-Character Animation
• Title（参考訳）: AnyCrowd: Arbitrary Multi-Character Animationのためのインスタンス分離ID-Poseバインディング
• Authors: Zhenyu Xie, Ji Xia, Michael Kampffmeyer, Panwen Hu, Zehua Ma, Yujian Zheng, Jing Wang, Zheng Chong, Xujie Zhang, Xianhang Cheng, Xiaodan Liang, Hao Li,
• Abstract要約: 我々は,任意の文字にスケール可能なトランスフォーマーベースのビデオ生成フレームワークであるAnyCrowdを提案する。 具体的には、まず、DiT処理に先立って文字インスタンスを独立してエンコードするIILR(Instance-Isolated Latent Representation)を導入し、遅延IDの絡み込みを防止する。 この不整合表現に基づいて、さらに、(i)インスタンス認識フォアグラウンドアテンション、(ii)背景中心の相互作用、(iii)世界背景調整に自己注意を分解することで、運転ポーズにアイデンティティを結合するトリステージデカップリングアテンション(TSDA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.94507360511886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Controllable character animation has advanced rapidly in recent years, yet multi-character animation remains underexplored. As the number of characters grows, multi-character reference encoding becomes more susceptible to latent identity entanglement, resulting in identity bleeding and reduced controllability. Moreover, learning precise and spatio-temporally consistent correspondences between reference identities and driving pose sequences becomes increasingly challenging, often leading to identity-pose mis-binding and inconsistency in generated videos. To address these challenges, we propose AnyCrowd, a Diffusion Transformer (DiT)-based video generation framework capable of scaling to an arbitrary number of characters. Specifically, we first introduce an Instance-Isolated Latent Representation (IILR), which encodes character instances independently prior to DiT processing to prevent latent identity entanglement. Building on this disentangled representation, we further propose Tri-Stage Decoupled Attention (TSDA) to bind identities to driving poses by decomposing self-attention into: (i) instance-aware foreground attention, (ii) background-centric interaction, and (iii) global foreground-background coordination. Furthermore, to mitigate token ambiguity in overlapping regions, an Adaptive Gated Fusion (AGF) module is integrated within TSDA to predict identity-aware weights, effectively fusing competing token groups into identity-consistent representations...
• Abstract（参考訳）: 近年,制御可能なキャラクターアニメーションが急速に進歩しているが,マルチキャラクタアニメーションはいまだに未検討である。 文字数が増加するにつれて、マルチ文字参照エンコーディングは潜伏したアイデンティティの絡み合いに対してより感受性が高くなり、同一性出血と制御性が低下する。 さらに、参照アイデンティティとドライビングポーズシーケンスの正確な時間的整合性を学習することがますます難しくなり、多くの場合、生成したビデオのアイデンティティー目的のミスバインディングと一貫性が低下する。 これらの課題に対処するために、任意の文字にスケール可能な拡散変換器(DiT)ベースのビデオ生成フレームワークであるAnyCrowdを提案する。 具体的には、まず、DiT処理に先立って文字インスタンスを独立してエンコードするIILR(Instance-Isolated Latent Representation)を導入し、遅延IDの絡み込みを防止する。 この不整合表現に基づいて、私たちはさらに、自己注意を分解して、運転ポーズにアイデンティティを結合する三段階疎結合注意(TSDA)を提案する。 (一)前景の注意を念頭に置くこと。 (二)背景中心の相互作用、及び 三 グローバル・フォアグラウンド・バック・コーディネート。 さらに、重複する領域におけるトークンのあいまいさを軽減するために、Adaptive Gated Fusion (AGF)モジュールがTSDAに統合され、ID対応の重みを予測する。

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