腾讯 MOFA-Video:将你的静态图片转化为生动视频。开源、免费。

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在人工智能技术的驱动下,图像动画领域正经历着前所未有的变化。今天,我要给大家介绍一个名为MOFA-Video的创新项目,它由东京大学和腾讯AI实验室的专家团队联合研发,为图像动画领域带来了革命性的变化。
什么是MOFA-VideoMOFA-Video是一种突破性的图像动画技术,它允许用户通过简单的控制信号,如手动轨迹、人体标记序列,甚至是音频驱动的面部动画,将静态图像转化为生动的视频。
这项技术的核心在于其先进的运动场适配器(MOFA-Adapters),它们能够与预训练的视频扩散模型无缝协作,生成具有高度时间一致性的动画。
 

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核心技术
1. MOFA-Adapters:运动场适配器
MOFA-Adapters是MOFA-Video的核心组件,它们是针对预训练的视频扩散模型设计的附加适配器。这些适配器能够接收稀疏的运动提示,并生成用于视频生成的密集运动场。MOFA-Adapters的设计允许它们在不同的运动控制领域中独立工作或协同作用,实现更加精细和多样化的动画效果。
 

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2. 从稀疏到密集的运动生成(Sparse-to-Dense Motion Generation)MOFA-Video技术通过稀疏到密集(S2D)的运动生成网络,将稀疏控制信号(如几个关键点或轨迹)转化为密集的运动流。这一过程首先利用采样策略从视频帧中提取稀疏的运动向量,然后通过S2D网络生成覆盖整个视频帧的详细运动场。
3. 多尺度特征融合(Multi-scale Feature Fusion)
MOFA-Video使用多尺度特征编码器来提取参考图像的多尺度特征。这些特征随后被用作引导信息,与通过S2D网络生成的运动场相结合。通过特征融合编码器,这些融合后的特征被输入到视频扩散模型中,以指导视频生成过程。
4. 视频扩散模型(Video Diffusion Model)
MOFA-Video基于稳定的视频扩散模型(如Stable Video Diffusion),该模型能够接受图像作为输入并生成具有自然运动的视频。MOFA-Adapters与视频扩散模型的结合,使得MOFA-Video能够利用大规模生成先验来实现开放领域的图像动画。
5. 控制信号的多样化
MOFA-Video能够处理包括手动轨迹、人体标记序列、音频驱动的面部动画等在内的多种控制信号。这种多样化的控制能力,使得MOFA-Video可以应用于各种复杂的动画场景,从而满足不同用户的需求。
6. 零样本学习(Zero-Shot Learning)
MOFA-Video的一个重要特点是其零样本学习能力。这意味着一旦MOFA-Adapters被训练完成,它们可以立即在新的控制信号上使用,而无需针对特定任务进行重新训练。
7. 实时性能与高效性
MOFA-Video的设计注重实时性能和计算效率,使其适用于需要快速生成动画的场合,如实时游戏动画、虚拟现实交互等。应用场景与案例MOFA-Video技术的应用前景广阔,无论是在电影制作、游戏开发、虚拟现实还是增强现实领域,都能够发挥重要作用。例如,在游戏开发中,设计师可以利用MOFA-Video快速生成角色动画,极大提高开发效率。
MOFA-Video技术,不仅为动画制作带来了技术上的革新,更为创意表达提供了更广阔的空间。随着技术的不断进步,我们期待MOFA-Video能够在更多领域展现其独特的魅力,开启动画与创意产业的新时代。
项目链接:https://myniuuu.github.io/MOFA_Video/
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