阿里的Animate Anyone 2来了：与环境相适应的高保真角色视频，提出了一种全新的角色图视频生成方法。（v1看这里：
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1. 背景：与仅使用运动信号进行角色视频化的传统方法不同，“Animate Anyone 2”引入了从驱动视频中提取环境表示的概念，使角色视频能够表现出对环境的适应性。
2. 方法：该框架通过捕获源视频中的环境信息，将无角色的区域作为模型输入，实现了角色与环境融合的端到端学习。为了保持物体交互的连贯性，引入了一个轻量级的物体指导器来提取与角色互动的物体特征，并通过空间混合将这些特征融入去噪过程。同时，提出了一种姿态调制方法以更好地表示身体肢体之间的空间关系。
3. 结果：该方法在生成与环境上下文保持一致性的角色视频方面展示了显著的能力，特别是在角色-场景集成、角色-物体交互以及处理多样化和复杂运动方面的能力。
4. 与其他方法的比较：与Viggle和MIMO等相关方法相比，“Animate Anyone 2”在角色与环境交互的自然性、运动的自然流畅度以及保持细节方面表现出了更高的保真度和鲁棒性。
这项研究不仅提高了角色视频的质量，而且通过考虑角色与环境之间的交互，为未来的AI视频生成开辟了新的可能性。
项目：humanaigc.github.io/animate-anyone-2/
#ai创造营# #科技#
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1. 背景：与仅使用运动信号进行角色视频化的传统方法不同，“Animate Anyone 2”引入了从驱动视频中提取环境表示的概念，使角色视频能够表现出对环境的适应性。
2. 方法：该框架通过捕获源视频中的环境信息，将无角色的区域作为模型输入，实现了角色与环境融合的端到端学习。为了保持物体交互的连贯性，引入了一个轻量级的物体指导器来提取与角色互动的物体特征，并通过空间混合将这些特征融入去噪过程。同时，提出了一种姿态调制方法以更好地表示身体肢体之间的空间关系。
3. 结果：该方法在生成与环境上下文保持一致性的角色视频方面展示了显著的能力，特别是在角色-场景集成、角色-物体交互以及处理多样化和复杂运动方面的能力。
4. 与其他方法的比较：与Viggle和MIMO等相关方法相比，“Animate Anyone 2”在角色与环境交互的自然性、运动的自然流畅度以及保持细节方面表现出了更高的保真度和鲁棒性。
这项研究不仅提高了角色视频的质量，而且通过考虑角色与环境之间的交互，为未来的AI视频生成开辟了新的可能性。
项目：humanaigc.github.io/animate-anyone-2/
#ai创造营# #科技#
