
MimicMotion是腾讯推出的高质量人类动作视频生成框架,利用置信度感知的姿态引导技术,生成时间平滑、细节丰富的动态视频。该框架通过区域损失放大和渐进式潜在融合策略,实现了任意长度视频的高效生成,并对视频内容进行精确控制,包括动作、姿势和视频风格等,适用于多种应用场景。
MimicMotion-腾讯推出的高质量人类动作视频生成框架
类似阿里的通义舞王,但效果看起来比阿里通义舞王好很多,MimicMotion支持面部特征和唇形同步,不止可以搞跳舞视频,也可以做数字人。
MimicMotion的主要功能特点
- 置信度感知的姿态引导:通过姿态置信度分数,自适应调整姿态引导的影响,确保视频帧的高质量和时间上的平滑过渡。
- 区域损失放大:基于姿态置信度放大高置信度区域的损失,减少图像失真,提升视频细节。
- 渐进式潜在融合:生成任意长度的视频,资源消耗可控,适用于长视频生成。
- 多样化视频生成:能够根据用户提供的姿态指导生成各种动作的视频内容,如舞蹈、运动或日常活动。
- 控制视频长度:用户可以指定视频的持续时间,从几秒的短片段到几分钟甚至更长的完整视频。
技术原理
MimicMotion结合了图像到视频扩散模型与新颖的基于信心的姿态指导。该模型的可训练组件包括时空U-Net和PoseNet,用于引入姿态序列作为条件。基于信心的姿态指导的关键特性包括: 1) 姿态序列伴随着关键点置信度分数,使模型能够根据分数动态调整姿态指导的影响。 2) 在损失函数中,对置信度高的区域给予更大的权重,在训练中放大它们的影响。
1、姿态引导的视频生成:利用用户提供的姿态序列作为输入条件,引导视频内容的生成。这样可以根据姿态的变化合成相应的动作。
2、置信度感知的姿态指导:通过分析姿态估计模型提供的置信度分数,对姿态序列中的每个关键点进行加权,以减少不准确姿态估计对生成结果的影响。
3、区域损失放大:针对手部等容易失真的区域,在损失函数中增加权重,提高生成视频的手部细节质量。
4、潜在扩散模型:使用潜在扩散模型提高生成效率和质量,减少计算成本。
5、渐进式潜在融合:生成长视频时,通过逐步融合重叠帧的潜在特征,实现视频段之间的平滑过渡。
6、预训练模型的利用:基于预训练的视频生成模型(如Stable Video Diffusion, SVD),减少训练所需的数据量和计算资源。
这些技术共同作用,使MimicMotion能够生成高质量、细节丰富且时间平滑的视频内容。
适用场景
- 娱乐和媒体行业:生成细节丰富、平滑连贯的电影特效和动画人物动作视频。
- 游戏开发:制作真实感强、动作流畅的游戏角色动画。
- 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):创建逼真的虚拟人物互动视频。
- 自动视频编辑:通过模仿现有视频中的动作,自动生成新的视频片段,适用于剪辑和合成。
- 特效制作:在影视特效制作中辅助设计师生成逼真的动作和特效,提高制作效率。
- 社交媒体内容创作:生成舞蹈短片或复杂的运动场景,适用于社交媒体平台。
- 体育训练和康复医疗:生成运动指导视频,辅助体育训练和康复。
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