LCVD

LCVD – 川大推出的可调节光照效果的肖像动画生成框架

LCVD是什么

LCVD（Lighting Controllable Video Diffusion Model）是由四川大学开发的一种高保真、可控光照的肖像动画生成框架。该模型通过将肖像的内在特征（如身份和外观）与外在特征（如姿态和光照）进行分离，利用参考适配器和阴影适配器将这些特征映射到不同的子空间。在生成动画的过程中，LCVD利用特征子空间，并结合多条件分类器引导机制，精细调节光照效果，同时保留肖像的身份和外观特征。基于稳定的视频扩散模型（SVD），LCVD能够生成与驱动视频姿态一致且符合目标光照条件的高质量肖像动画。它在光照真实感、图像质量和视频一致性方面显著超过现有技术，为虚拟现实、视频会议和影视制作等领域提供了强大的技术支持。

LCVD的主要功能

• 肖像动画化：将静态肖像转换为动态视频，精确匹配驱动视频中的头部动作和面部表情。
• 光照控制：在动画生成过程中，根据用户指定或参考图像的光照条件重新调整肖像的光照效果。
• 身份与外观保留：在动画化和重光照过程中，确保肖像的身份和外观特征不被丢失。
• 高质量视频生成：生成的视频在光照真实感、图像质量和视频一致性方面表现卓越，适用于虚拟现实、视频会议和影视制作等多种场景。

LCVD的技术原理

• 特征分离：参考适配器将参考肖像的内在特征（身份和外观）映射至特征空间，而阴影适配器则将外在特征（光照和姿态）映射至特征空间。通过分离内在和外在特征，模型能够在动画化过程中控制光照和姿态。
• 光照可控的扩散模型：基于稳定视频扩散模型，利用多条件分类器引导机制调整光照效果，通过修改引导强度（如权重 ω）来增强或减弱光照提示的影响，实现更加精细的光照控制。
• 对齐与长视频生成：通过对齐模块，确保生成的肖像与驱动视频的姿态保持一致。采用扩散模型采样方法，可以生成任意长度的视频，并通过重叠策略确保视频片段之间的平滑过渡。
• 训练与优化：在训练阶段，通过自监督学习优化适配器和扩散模型，确保生成视频在光照、姿态和身份上的一致性。使用损失函数（如LPIPS、FID等）来评估和提升生成视频的质量。

LCVD的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.19894

LCVD的应用场景

• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：创建生动的虚拟角色，使其与虚拟或现实场景无缝结合。
• 视频会议：实时生成高质量的肖像动画，降低带宽需求，提升用户体验。
• 影视制作：快速生成符合多种光照条件的肖像动画，用于特效和虚拟场景的创建。
• 游戏开发：生成逼真的虚拟角色动画，增强游戏的真实感和沉浸体验。
• 社交媒体和内容创作：支持用户生成个性化的动态头像或短视频，丰富内容创作的形式。

常见问题

• LCVD能否用于实时应用？ 是的，LCVD具备实时生成肖像动画的能力，适用于视频会议等场景。
• 如何调整光照效果？ 用户可以通过指定光照条件或参考图像来调节生成肖像的光照效果。
• LCVD支持多长的视频生成？ LCVD可以生成任意长度的视频，并确保视频片段之间的平滑过渡。
• 是否会影响肖像的身份特征？ LCVD在动画化过程中确保肖像的身份和外观特征得以保留。