MimicMotion-腾讯开源视频生成框架

最新推荐文章于 2025-04-11 10:57:25 发布
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文章标签： 视频生成 MimicMotion MagicPose AnimateAnyone MuseV
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腾讯宣布开源可控视频生成框架 MimicMotion，该框架可以通过提供参考人像及由骨骼序列表示的动作，来产生平滑的高质量人体动作视频

MimicMotion 具有以下几个亮点：

  • 首先，通过引入了置信度感知的姿态引导信号，大幅提升了帧间一致性，使得产生的视频在时序上能够做到平滑自然。
  • 其次，通过放大置信度感知的区域损失，显著减少了图像失真，使得局部画面如人体手部细节得到了大幅改善。

  • 最后，通过结合扩散过程的渐进式潜在特征融合策略，MimicMotion 能够在有限的算力资源内生成无限长的视频同时保证画面连贯。

MimicMotion 在生成多种形式的人体动作视频上均具有良好的结果，包括半身动作、全身动作以及谈话动作视频。相比现有的开源方案如 MagicPose、Moore-AnimateAnyone 等；<

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ejinxian
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最近一年有很多非常火的人类跳舞视频生成的工作，最近腾讯出品了基于SVD模型的MimicMotion，是目前生成结果最好，效果最稳定，分辨率最高，人物ID特征保持最好的工作，这篇博客结合论文原理和细节，深入解读《MimicMotion: High-Quality Human Motion Video Generation with Confidence-aware Pose Guidance》的代码。
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MimicMotion是由腾讯公司研发的一项可控视频生成框架，旨在生成高质量、长时序且与目标姿态相符的人体动作视频。 MimicMotion通过置信度感知的姿态引导技术，可以生成任意长度的高质量视频，并且能够实现时间上的平滑过渡。 MimicMotion通过使用复杂的算法确保了生成视频的质量，包括减少图像失真、提升人像手部动作的真实感等。 MimicMotion 项目展示了在人工智能视频生成领域的显著进步，特别是在处理长视频和复杂动作时的能力。 随着技术的不断发展和优化，预期 MimicMotion 将在动
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开启视频创作新篇章！腾讯发布MimicMotion:单张图像+简单姿势，瞬间“活”化视频。
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
07-06 1960
近年来，生成式人工智能在图像生成领域取得了长足进步，催生出各种应用。然而，视频生成在可控性、视频长度、细节丰富度等各方面仍面临巨大挑战，阻碍了这项技术的应用和普及。本文提出了一个可控的视频生成框架MimicMotion，可以在任意动作引导下生成任意长度的高质量视频。与以前的方法相比，我们的方法有几个亮点。首先，通过置信度感知的姿势引导，可以实现时间平滑性，从而利用大规模训练数据增强模型鲁棒性。其次，基于姿势置信度的区域损失放大显著缓解了图像的失真。
windows 一键整合包 MimicMotion腾讯的AI人类高质量人像动态视频生成框架
赵KK的博客
08-09 2365
​MimicMotion 是由腾讯公司推出的一款人工智能人像动态视频生成框架。该框架利用先进的技术，能够根据用户提供的单个参考图像和一系列要模仿的姿势，生成高质量、姿势引导的人类动作视频。MimicMotion 的核心在于其置信度感知的姿态引导技术，确保视频帧的高质量和时间上的平滑过渡。全民舞王windows+comfyui链接：https://pan.quark.cn/s/990b8532c358。
【AIGC】MimicMotion：姿态引导的高质量人体运动视频生成技术
qq_44091004的博客
09-01 2393
MimicMotion：姿态引导的高质量人体运动视频生成技术
腾讯 MimicMotion: 基于姿势生成视频
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腾讯的又一个基于单图生生成跳舞视频的技术。你可在三花 AI 上找到更多。
腾讯开源高质量人类运动视频的框架；通过音频指令修改图像；利用YOLO分析网球视频；Gemma-2中文微调模型
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Gemma-2-9B-Chinese-Chat在多个领域表现出色，例如角色扮演、函数调用和数学问题解决，同时也具备安全过滤功能，确保不会提供危害性的指导或信息。Gemma-2-9B-Chinese-Chat 是一个基于 Google/gemma-2-9b-it 构建的指令微调语言模型，专门为中英双语用户设计，具备角色扮演和工具使用等多种能力。它结合了开放源码的AI模型，包括计算机视觉、语音转文本、大型语言模型（LLMs）和文本到图像的修复，创造了一种将口语与视觉转换无缝连接的编辑体验。
政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】基于Ubuntu系统部署MimicMotion ：利用可信度感知姿势指导生成高质量人体运动视频
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本文目标：基于Ubuntu系统部署MimicMotion项目——利用可信度感知姿势指导生成高质量人体运动视频
开源 复刻GPT-4o - Moshi；自动定位和解决软件开发中的问题；ComfyUI中使用MimicMotion；自动生成React前端代码
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总之，Moshi致力于通过先进的技术和优质的服务提升用户的沟通体验。通过以上特性和功能，React AI Assistant Application 提供了一个强大而灵活的平台，以满足不同用户的需求，从而优化数据处理和开发流程。地址：https://github.com/ozgrozer/chatgpt-artifacts/blob/main/readme.md。Agentless 提供了一种高效、自动化的方式来处理软件开发中的各种问题，减少了人工干预的需求，显著提升了开发效率和软件质量。
MimicMotion - 一张图片实现视频跳舞，腾讯开源照片跳舞模型 本地一键整合包下载
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近期，腾讯联合上海交通大学开源了一个可控视频生成框架：MimicMotion，类似阿里的全民舞王，只需要上传一张照片，然后再上传一段人物的舞蹈或者动作视频，就可以生成以照片中人物为原型的动作或者舞蹈视频了。
MimicMotion：利用置信度感知姿势引导生成高质量人体运动视频
擅长 模型构建/金融量化/数据分析/算法优化
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与以往的方法相比，我们的方法有几个亮点。首先，通过置信度感知姿势引导，可以实现时间平滑度，从而可以利用大规模训练数据增强模型的鲁棒性。最后，针对长视频的生成问题，提出了一种渐进潜融合策略。通过这种方式，可以在可接受的资源消耗下生成任意长度的视频。通过广泛的实验和用户研究，MimicMotion在多个方面比以前的方法有了显着的改进。近年来，生成式人工智能在图像生成领域取得了重大进展，催生了各种各样的应用。然而，视频生成在可控性、视频时长、细节丰富等各个方面仍面临相当大的挑战，阻碍了该技术的应用和普及。
每日AIGC最新进展(43)：腾讯人类动作视频生成框架MimicMotion、香港大学提出AI生成视频检测方法、基于小波变换的自回归生成模型
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MimicMotion是一种高质量的人类动作视频生成框架，它通过引入置信度感知的姿态引导技术，解决了视频生成中的可控性、视频长度和细节丰富度等挑战。与传统方法相比，MimicMotion具有提高帧质量和时间平滑性的特点，并通过区域损失放大策略显著降低图像失真。
《MimicMotion: High-Quality Human Motion Video Generation with Confidence-aware Pose Guidance》论文详解
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MimicMotion模型构建指南
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（运动模仿）是具有置信感知姿势指导的高质量人体运动视频生成模型。它可以在任何运动引导下生成任意长度的高质量视频。目前它支持以 576x1024 分辨率生成最多 72 帧的视频。
打破视频生成难题，腾讯提出 MimicMotion引领AI模仿人体动作新纪元
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MimicMotion是一个创新的视频生成框架，专注于通过模仿特定的动作引导来生成任意长度的高质量视频。与以往的方法相比，MimicMotion具有几个显著的特点。首先，它引入了置信感知的姿态引导，确保了高帧质量和时间平滑性。其次，基于姿态置信度的区域损失放大显著减少了图像失真。最后，为了生成长时间和平滑的视频，我们提出了一种渐进式潜在融合策略。通过这种方法，我们可以在可接受的资源消耗下生成任意长度的视频。MimicMotion利用置信感知的姿态引导和图像参考来生成视频。
腾讯开源MimicMotion整合包，最强图片生成跳舞视频的动作视频模型，动作丝滑没有破绽
struggle2025的博客
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MimicMo视频生成仍然面临诸多挑战，如可控性、视频长度和细节丰富度等方面，这些都阻碍了这项技术的应用和普及。在这项工作中，我们提出了一种可控的视频生成框架，名为“模仿运动”（MimicMotion），它可以使用任何运动指导来生成任意长度的优质视频。首先，通过具有信心的姿态引导，可以实现时间平滑性，从而在大规模训练数据下提高模型的鲁棒性。最后，为了生成流畅的长视频，我们提出了一种渐进式潜在融合策略。通过这种方式，可以以可接受的资源消耗生成任意长度的视频。亮点：丰富的细节，良好的时间平滑性，以及长视频长度。
MimicMotion的核心思想
抟土成人祖，炼石补青天。眼中览银河，手可摘星辰。
08-08 748
这是一个简单的GAN，用于生成视频帧序列。nn.Tanh()以上是一个简化的MimicMotion实现示例，通过结合文本和音频特征，使用生成对抗网络生成视频帧。实际应用中，MimicMotion需要更复杂的模型架构和更大的数据集来提升生成效果。此外，还可以利用更先进的技术，如Transformer、LSTM等，进一步提升生成质量和性能。如果需要更详细的解释或有其他问题，请告诉我！
乌班图操作系统来进行的开源项目
03-13
### 基于 Ubuntu 的开源项目 Ubuntu 是一种基于 Linux 的开源操作系统，因其稳定性、易用性和强大的社区支持而受到广泛欢迎。许多开发者和组织选择在 Ubuntu 上构建各种类型的开源项目，这些项目涵盖了从 DevOps 工具到人工智能应用等多个领域。 以下是几个典型的基于 Ubuntu 的开源项目： #### 1. **Kubernetes** Kubernetes 是一个用于自动化容器化应用程序部署、扩展和管理的开源平台。由于其跨平台特性和对多种操作系统的兼容性，Kubernetes 经常被安装并运行在 Ubuntu 系统上。通过使用 `snap` 或者 APT 包管理器，用户可以在 Ubuntu 中快速配置 Kubernetes 集群[^2]。 ```bash sudo snap install microk8s --classic microk8s status --wait-ready ``` 这段脚本展示了如何在 Ubuntu 上安装 MicroK8s，这是 Kubernetes 的轻量级实现方式。 #### 2. **Docker** Docker 是另一个流行的开源工具，允许开发者创建、部署和运行分布式应用程序的容器。Docker 官方推荐 Ubuntu 作为主要的支持发行版之一。以下是一个简单的命令来设置 Docker 环境： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io ``` 此代码片段说明了如何在 Ubuntu 系统中安装 Docker CE 版本[^3]。 #### 3. **MimicMotion** 这是一个由腾讯开发的人工智能驱动的动作模仿框架，能够生成高质量的姿态指导视频。该项目特别适合那些希望学习动作捕捉技术的研究人员和技术爱好者。为了启动 MimicMotion 项目，通常需要先克隆仓库至本地机器，并依赖于 Ubuntu 提供的强大计算能力完成模型训练和服务部署[^4]。 #### 4. **Audacity (带降噪功能插件)** 虽然 Audacity 自身并不是专属于 Ubuntu 的软件，但它确实有一个非常活跃的 Ubuntu 用户群体。特别是当涉及到复杂的音频处理任务时，比如去除背景噪音，很多教程都会提到结合特定脚本来增强效果。例如，在某些工作流里会涉及将切片后的音频文件送入指定目录再执行批量去噪过程[^5]。 --- ###
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