MOFA-Video: 通过生成式运动场自适应实现可控的图像动画

RayRay
MOFA-Video图像动画混合控制ECCV 2024生成模型Github开源项目

MOFA-Video: 革命性的可控图像动画技术

在计算机视觉和图形学领域,如何将静态图像转化为动态视频一直是一个充满挑战的研究课题。近日,来自东京大学和腾讯AI实验室的研究团队提出了一种名为MOFA-Video的创新方法,为这一领域带来了重大突破。这项研究成果将在ECCV 2024(欧洲计算机视觉会议)上发表,引起了学术界的广泛关注。

突破性的技术创新

MOFA-Video是一种先进的可控图像动画方法,它能够利用各种额外的控制信号来将静态图像转换成动态视频。与以往仅能在特定运动领域工作或控制能力较弱的方法不同,MOFA-Video展现出了卓越的灵活性和多样性。

该方法的核心创新在于设计了多个领域感知的运动场适配器(MOFA-Adapters)。这些适配器能够在视频生成过程中精确控制生成的运动。MOFA-Adapters首先考虑视频的时间运动一致性,从给定的稀疏控制条件生成密集的运动流场。然后,将给定图像的多尺度特征作为引导特征进行包装,以实现稳定的视频扩散生成。

研究团队针对手动轨迹和人体关键点分别训练了两个运动适配器,因为它们都包含了关于控制的稀疏信息。训练完成后,不同领域的MOFA-Adapters还可以协同工作,实现更加可控的视频生成。

多样化的控制方式

MOFA-Video的一大亮点在于其多样化的控制方式。用户可以通过以下几种方式来控制生成的视频:

  1. 人体关键点参考:通过提供人体姿态的关键点序列来控制视频中人物的动作。

  2. 手动轨迹:用户可以绘制简单的运动轨迹,系统会据此生成相应的动画效果。

  3. 参考视频:利用另一段视频作为参考,将其运动特征迁移到目标图像上。

  4. 混合控制:上述多种控制方式可以灵活组合,实现更精细和复杂的动画效果。

这种多样化的控制方式使MOFA-Video在诸如电影特效制作、广告创意、游戏开发等领域具有广阔的应用前景。

MOFA-Video示例

技术原理深度解析

MOFA-Video的工作原理可以分为训练和推理两个阶段:

  1. 训练阶段:

    • 通过稀疏运动采样生成稀疏控制信号
    • 训练不同的MOFA-Adapters以通过预训练的SVD(Stable Video Diffusion)生成视频
  2. 推理阶段:

    • 不同的MOFA-Adapters可以组合使用,共同控制冻结的SVD模型

这种设计使得MOFA-Video能够在保持高质量视频生成能力的同时,实现灵活多样的控制。

实际应用与未来展望

MOFA-Video的应用场景十分广泛,包括但不限于:

  • 电影和动画制作:快速创建角色动画和特效
  • 广告设计:生动展示产品特性和使用场景
  • 游戏开发:辅助角色动画设计和场景交互
  • 教育培训:制作生动的教学视频和演示材料
  • 社交媒体:创造有趣的动态内容

随着技术的不断发展,我们可以期待MOFA-Video在未来得到进一步的优化和扩展。例如,提高生成视频的分辨率和帧率,增加对更复杂场景和多个物体的控制能力,以及与其他AI技术的结合等。

开源与社区贡献

MOFA-Video项目已在GitHub上开源,这为研究人员和开发者提供了宝贵的学习和实验资源。项目地址: https://github.com/MyNiuuu/MOFA-Video

研究团队鼓励社区参与到MOFA-Video的开发和完善中来。无论是提出新的想法、报告问题还是贡献代码,都将推动这项技术的进步。

结语

MOFA-Video的出现标志着可控图像动画领域的一个重要里程碑。它不仅展示了人工智能在创意领域的巨大潜力,也为未来的人机交互和内容创作提供了新的可能性。随着技术的不断发展和应用的深入,我们有理由相信,MOFA-Video将在计算机视觉和图形学领域掀起一场革命,为创意工作者和普通用户alike带来前所未有的创作体验。

编辑推荐精选

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。

TRELLIS

TRELLIS

用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示

TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。

ai-agents-for-beginners

ai-agents-for-beginners

10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识

AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

下拉加载更多