Champ

Champ是一款由阿里巴巴、复旦大学和南京大学的研究者联合开发的创新模型，旨在将静态人物图片转换为生动的3D动画视频。该技术融合了先进的3D参数化模型（尤其是SMPL模型）与潜在扩散模型，能够精准捕捉人体的形态与动态变化，创造出既自然又可控的动画效果。Champ以其高质量的人类动画视频生成能力，正在引领视频动画领域的新潮流。

Champ是什么

Champ是一种基于3D技术的模型，专注于将人物图片转变为动态视频动画。它结合了3D参数化模型（特别是SMPL模型）和潜在扩散模型，能够高效捕捉和再现人体的三维形态及动态变化，同时保持动画的时间一致性和视觉真实感，从而生成高质量的人类动画视频。

Champ

Champ的官网入口

官方项目主页：https://fudan-generative-vision.github.io/champ/#/
GitHub源码库：https://github.com/fudan-generative-vision/champ
arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2403.14781

Champ的主要功能

从静态图片生成动态视频动画：Champ能够将静态的人物图片转化为动态的视频，通过精准再现人体的形状和动作，创造出真实且可控的动画效果。
三维形状与姿势表示：Champ精确地表示和控制人体的三维形状与姿势，能够更准确地提取源视频中的人体几何特征及运动信息。
跨身份动画生成：Champ允许将一个视频中的运动序列应用到另一个不同身份的参考图像上，实现跨身份的动画生成。
高质量视频输出：在生成视频时，Champ确保角色与背景之间的一致性，并通过时间对齐模块实现帧与帧之间的流畅过渡，从而生产出高质量的视频。
结合文本生成图像模型：Champ与文本生成图像模型结合，用户可以通过文本描述指定动画中的角色外观和动作，Champ据此生成相应的动画视频。

Champ的应用场景

Champ可以广泛应用于影视制作、游戏开发、虚拟现实、社交媒体内容创作等领域，为用户提供丰富的动画创作工具，满足多样化的视觉表现需求。

常见问题

Champ支持哪些格式的输入图片？ 目前，Champ支持多种常见的图片格式，包括JPEG、PNG等，用户可以通过上传这些格式的图片进行动画生成。

生成的视频质量如何？ Champ能够生成高质量的动画视频，确保人物与背景之间的协调性及流畅的运动表现。

是否需要专业技能才能使用Champ？ Champ设计为用户友好，普通用户也可以轻松操作，但对动画创作有一定了解的用户将能够更好地利用其功能。

Champ的工作原理

Champ

3D人体参数化模型（SMPL）：
- 使用SMPL模型以表达人体的形状与姿势，该模型能够有效捕捉人体的形状和姿势变化。
- 通过将SMPL模型拟合至参考图像，获取人体的形状参数与姿势参数。
从源视频提取运动：
- 利用现有框架（如4D-Humans）从源视频中提取连续的人体运动序列，这些序列包括描述视频中人物动作的SMPL模型参数。
生成深度、法线和语义图：
- 将SMPL模型渲染为深度图、法线图与语义图，以详细展现3D结构、表面方向及人体部位信息。
运动对齐与指导：
- 利用提取的SMPL模型参数，对参考图像中的人物形状与姿势进行对齐，确保动画中的人物与源视频中的动作一致。
- 引入基于骨架的运动指导，以增强对复杂动作（如面部表情或手指动作）的表现。
多层运动融合：
- 通过自注意力机制，将深度、法线、语义和骨架信息的特征图融合，生成综合的运动指导信号。
潜在扩散模型：
- 利用潜在扩散模型作为生成框架，将运动指导信号与参考图像的编码特征结合，生成动画帧。
- 在潜在空间中执行去噪过程，从带噪声的表示中逐步恢复出清晰的动画帧。
训练与推理：
- 在训练阶段，模型学习根据参考图像和运动指导生成连贯的动画序列。
- 在推理阶段，模型依据新的参考图像和运动序列生成动画，展示其泛化能力。
视频生成：
- 将生成的帧序列合成视频，确保视频中的人物与参考图像视觉上的一致性，并保持自然流畅的动作。