AI已经发展成这样了!静态图像生成动态视频不是梦

只需要一张人物照片,再配合骨骼动画引导,就能生成自然的动画视频。

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让钢铁侠动起来。

01.MagicAnimate

1.1简介

MagicAnimate是一款基于扩散模型的人类图像动画框架不仅支持把静止的图片变成动作视频。还能结合文本成动画,而且还支持多人照片。旨在增强时间一致性、忠实保留参考图像,并提高动画的真实感。它可以通过对人体图像进行扩散模型的运算,实现高质量、自然流畅的人体动画效果。MagicAnimate具有高度的可控性和灵活性,可以通过微调参数来实现不同的动画效果。它适用于人体动画创作、虚拟角色设计等领域。

简单来说,MagicAnimate可以做到1张图片+1个骨骼动画生成视频,而且它还支持多人照片生成视频,给视频和直播领域,带来了很大的想象力!

1.2特点

主要功能特点:

1、时间一致性动画:MagicAnimate的目标是根据运动序列使参考图像动起来,并保持时间上的一致性。能够确保动画在时间上的连贯性,动画中的动作看起来自然流畅,没有突兀的变化。

2、忠实于原图:在动画化过程中,它能够保持对原始参考图像的高度忠实度,确保动画中的人物或对象与原图保持一致。

3、跨身份动画:MagicAnimate还能够进行跨身份动画,即使用来自不同视频的运动序列来动画化参考图像。网站展示了三个身份和两个运动序列的视频结果。

4、未见领域动画:该项目能够动画化未见领域的图像,例如油画和电影角色,使其执行跑步或瑜伽等动作。

5、与T2I扩散模型结合:MagicAnimate还可以与DALLE3生成的参考图像结合,使其执行各种动作。每个参考图像的文本提示也在视频下方展示。

6、多人动画:该框架还支持多人动画,根据给定的运动序列动画化多个人物。

1.3安装

①双击“一键启动.exe”。

②之后会打开一个命令提示窗口,项目会自动运行。加载成功后,请自行复制以下网址在浏览器打开“ http://127.0.0.1:7860/”。

③打开链接后,就可以看到项目主界面了:

(注意相关资料和安装包及插件可文末自行扫描获取)

使用

使用非常简单,10秒瞬间上手:

  1. 参考图片:点击上传你想要制作动画的参考图片

  2. 动作序列:点击上传所需要的骨骼动画视频

  3. 随机种子:给生成视频提供随机性,一般不用调整

  4. 采样步骤:默认25

  5. 指导尺度:跟AI绘画类似,即图片和骨骼动画的近似程度,过高则更接近骨骼动画,但可能会丢失图片的特质,建议就默认7.5即可

02.Animate Anyone

简介

这个项目是由阿里巴巴智能计算研究院所开发,利用扩散模型的强大功能,制作了一个为角色动画定制的新框架,团队设计了ReferenceNet,可以结合参考图像的细节特征,同时又保留复杂的外观特征,通过空间注意力来实现这一点,来保持动画过程中视觉元素的一致性!甚至引入了高效的姿势引导器来指导角色的动作,确保可控性和连续性。并且采用有效的时间建模方法来确保视频帧间的平滑过渡。通过扩展训练数据,可以对任意角色进行制作动画,与其他图像到视频的方法相比呢,在角色动画方面取得了卓越的成果!

前几日,阿里研究团队构建了一种名为 Animate Anyone 的方法,只需要一张人物照片,再配合骨骼动画引导,就能生成自然的动画视频。不过,这项研究的源代码还没有发布。

其实在 Animate Anyone 这篇论文出现在 arXiv 上的前一天,新加坡国立大学 Show 实验室和字节联合做了一项类似的研究。他们提出了一个基于扩散的框架 MagicAnimate,旨在增强时间一致性、忠实地保留参考图像并提升动画保真度。并且,MagicAnimate 项目是开源的,目前推理代码和 gradio 在线 demo 已经发布。

  • 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.16498.pdf

  • 项目地址:https://showlab.github.io/magicanimate/

  • GitHub 地址:https://github.com/magic-research/magic-animate

为了实现上述目标,研究者首先开发了一个视频扩散模型来编码时间信息。接着为了保持跨帧的外观连贯性,他们引入了新颖的外观编码器来保留参考图像的复杂细节。利用这两个创新,研究者进一步使用简单的视频融合技术来保证长视频动画的平滑过渡。

实验结果表明,MagicAnimate 在两项基准测试上均优于基线方法。尤其在具有挑战性的 TikTok 跳舞数据集上,本文方法在视频保真度方面比最强基线方法高出 38%以上。

我们来看以下几个 TikTok 小姐姐的动态展示效果。

除了跳舞的 TikTok 小姐姐之外,还有「跑起来」的神奇女侠。

戴珍珠耳环的少女、蒙娜丽莎都做起了瑜伽。

除了单人,多人跳舞也能搞定。

与其他方法比较,效果高下立判。

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### 使用人工智能模型合视频 对于将一系列静态图片合为连贯的视频序列的任务,当前存在多种先进的方法和技术。一种常用的方式是利用生成对抗网络(GANs)。这些模型能够学习输入数据的概率分布并生成新的样本,在此场景下可以用来创建平滑过渡的帧间变化。 另一种有效的方法涉及使用基于Transformer架构设计的时间感知模型。这类模型不仅关注单张图像的内容特征提取,还特别强调捕捉相邻帧之间的动态关系,从而确保最终输出具备自然流畅的动作效果[^1]。 此外,Video GAN是一种专门针对视频生成而优化的技术方案。通过引入时间维度上的约束条件以及多尺度判别机制,该算法可以在保持高质量视觉表现的同时提高长时间跨度内的稳定性与一致性[^2]。 为了实现上述功能,下面给出一段Python伪代码作为概念验证: ```python import torch from torchvision import transforms from PIL import Image from models.video_gan import VideoGenerator # 假设这是预训练好的video gan库 def generate_video_from_images(image_paths, output_path='output.mp4'): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((128, 128)), transforms.ToTensor() ]) frames = [] for path in image_paths: img = Image.open(path).convert('RGB') tensor_img = transform(img) frames.append(tensor_img.unsqueeze(0)) generator = VideoGenerator(pretrained=True) video_tensor = generator(torch.cat(frames)) save_video(video_tensor, output_path) generate_video_from_images(['img1.jpg', 'img2.jpg', ...]) ``` 这段代码展示了如何加载一组图片文件,并调用`VideoGenerator`类中的方法将其转换连续播放形式保存为MP4格式文件。需要注意的是实际应用时可能还需要考虑更多细节处理如分辨率调整、音频配轨等操作。
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