Animate-X是基于LDM的通用動畫框架，能將靜態圖像轉化為動態視頻，擅長處理擬人化角色。 通過引入姿勢指示器，增強了對運動模式的捕捉能力，包括隱式和顯式運動特征。 Animate-X適用于人類角色，能處理卡通人物或游戲角色等非人類角色動畫，無需嚴格的圖像對齊。 技術的應用場景廣泛，包括游戲開發、電影和視頻制作、虛擬現實以及社交媒體內容創作。
Animate-X的主要功能高質量視頻生成：Animate-X能夠從參考圖像和目標姿勢序列生成高質量的視頻。廣泛的適用性：適用于多種角色類型，包括人類和擬人化角色（如卡通、游戲角色）。身份保持與運動一致性：在動畫過程中保持角色身份的同時，確保運動的連貫性。通用性：Animate-X不依賴于嚴格的姿勢對齊，可以處理各種姿勢輸入，包括非人類角色。性能評估：通過新提出的Animated Anthropomorphic Benchmark (A2Bench) 評估模型性能。深入理解運動：通過引入姿勢指示器，Animate-X能夠從驅動視頻中隱式和顯式地捕獲運動模式，基于CLIP視覺特征提取運動的要點，如整體運動模式和動作間的時間關系。Animate-X的技術原理Latent Diffusion Model (LDM)：Animate-X使用LDM，一種基于變分自編碼器（VAE）的模型，將輸入數據編碼到低維潛在空間，通過對潛在表示添加噪聲和逆向去噪過程來生成數據。Pose Indicator：隱式姿勢指示器（Implicit Pose Indicator, IPI）：基于CLIP視覺特征提取驅動視頻的隱式運動特征，捕捉整體運動模式和時間關系。顯式姿勢指示器（Explicit Pose Indicator, EPI）：通過預先模擬可能在推理過程中出現的輸入，增強模型對姿勢的理解和表示，提高泛化能力。3D-UNet架構：作為去噪網絡，接收運動特征和身份特征作為條件，生成動畫視頻。跨注意力和前饋網絡：在隱式姿勢指示器中使用，提取關鍵的運動特征。姿勢變換方案：包括姿勢重對齊和姿勢重縮放，模擬訓練期間的參考圖像和姿勢圖像之間的錯位，增強模型對錯位情況的魯棒性。多步噪聲添加：在潛在空間中逐步添加高斯噪聲，模擬數據生成過程，降低計算需求同時保持生成能力。Animate-X的項目地址項目官網：lucaria-academy.github.io/Animate-X/Github倉庫：https://github.com/Lucaria-Academy/Animate-XarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.10306Animate-X的應用場景游戲開發：為游戲中的非人類角色生成動態動畫，提升游戲的互動性和沉浸感。創建游戲角色的宣傳動畫，增強角色的個性和魅力。電影和視頻制作：快速生成擬人化角色的動畫，減少傳統動畫制作的時間與成本。為電影預告片制作逼真的角色動畫效果。虛擬主播和直播：創建虛擬主播進行直播，無需真人出演，提高內容生產的靈活性。教育和培訓：生成教育內容中的角色動畫，學習材料更加生動有趣。創建模擬場景，用于培訓和模擬演練。 
