論文の概要: EverAnimate: Minute-Scale Human Animation via Latent Flow Restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15042v1
- Date: Thu, 14 May 2026 16:36:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.951563
- Title: EverAnimate: Minute-Scale Human Animation via Latent Flow Restoration
- Title（参考訳）: EverAnimate: 潜水による人間アニメーション
- Authors: Wuyang Li, Yang Gao, Mariam Hassan, Lan Feng, Wentao Pan, Po-Chien Luan, Alexandre Alahi,
- Abstract要約: 本研究では,長軸アニメーション映像生成のための効率的なポストトレーニング手法であるEverAnimateを提案する。
EverAnimateは、ジェネレーションを永続的な潜在コンテキストメモリにアンカーすることで、ドリフトしたフロートラジェクトリを復元する。
ライトウェイトなLoRAチューニングだけで、EverAnimateは最先端のロングアニメーションメソッドをショート・ホライズンとロング・ホライズンの両方で上回ります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.49189147054337
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose EverAnimate, an efficient post-training method for long-horizon animated video generation that preserves visual quality and character identity. Long-form animation remains challenging because highly dynamic human motion must be synthesized against relatively static environments, making chunk-based generation prone to accumulated drift: (i) low-level quality drift, such as progressive degradation of static backgrounds, and (ii) high-level semantic drift, such as inconsistent character identity and view-dependent attributes. To address this issue, EverAnimate restores drifted flow trajectories by anchoring generation to a persistent latent context memory, consisting of two complementary mechanisms. (i) Persistent Latent Propagation maintains a context memory across chunks to propagate identity and motion in latent space while mitigating temporal forgetting. (ii) Restorative Flow Matching introduces an implicit restoration objective during sampling through velocity adjustment, improving within-chunk fidelity. With only lightweight LoRA tuning, EverAnimate outperforms state-of-the-art long-animation methods in both short- and long-horizon settings: at 10 seconds, it improves PSNR/SSIM by 8%/7% and reduces LPIPS/FID by 22%/11%; at 90 seconds, the gains increase to 15%/15% and 32%/27%, respectively.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,視覚的品質とキャラクタのアイデンティティを保った長軸アニメーション映像生成のための効率的なポストトレーニング手法であるEverAnimateを提案する。
長時間のアニメーションは、非常にダイナミックな人間の動きを比較的静的な環境に対して合成する必要があるため、依然として困難なままである。
(i)静的背景の進行劣化などの低レベルの品質漂流
(II)一貫性のないキャラクタ識別やビュー依存属性などの高レベルのセマンティックドリフト。
この問題に対処するため、EverAnimateは2つの相補的なメカニズムからなる永続的な潜在コンテキストメモリに生成をアンカーすることで、漂流した流れの軌跡を復元する。
一 永続潜時伝播は、時間的忘れを緩和しながら、潜時空間におけるアイデンティティと動きを伝播するために、チャンクをまたいだコンテキスト記憶を維持する。
(II) 回復フローマッチングは, 速度調整によるサンプリング中に暗黙の復元目標を導入し, チャンク内忠実度を向上する。
10秒でPSNR/SSIMを8%/7%改善し、LPIPS/FIDを22%/11%削減する。
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