Champ

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Champ是一款由阿里巴巴、复旦大学和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

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信息。
  • 跨身份动画生成:Champ允许将一个视频中的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

  1. 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。
  2. 从源视频提取
    • 利用现有框架(如4D-Humans)从源视频中提取连续的人体序列,这些序列包括描述视频中人物动作的SMPL模型参数。
  3. 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。
  4. 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。
    • 引入基于骨架的指导,以增强对复杂动作(如面部表情或手指动作)的表现。
  5. 多层融合
    • 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,生成综合的指导信号。
  6. 潜在扩散模型
    • 利用潜在扩散模型作为生成框架,将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。
  7. 训练与推理
    • 在训练阶段,模型学习根据参考图像和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序列生成动画,展示其泛化能力。
  8. 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。
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