AnyI2V

AnyI2V – 复旦联合阿里达摩院等推出的图像动画生成框架

AnyI2V：一款无需大量训练数据，即可将静态图像转化为动态视频的创新动画生成框架。支持多模态输入、混合条件输入、LoRA与文本提示编辑，以及用户自定义轨迹，实现空间与的精准控制。

AnyI2V 揭秘

AnyI2V，这一由复旦大学、阿里巴巴达摩院及湖畔实验室联手打造的尖端图像动画生成框架，正以前所未有的方式革新内容创作。其核心优势在于，即便在缺乏海量配对训练数据的条件下，也能将静态的条件图像，如网格或点云，转化为栩栩如生的动态视频。更令人惊喜的是，AnyI2V 赋予了用户对动画轨迹的完全掌控权，并支持多种模态的输入。通过 LoRA 技术与文本提示的灵活运用，用户可以轻松编辑图像风格与内容。该框架在空间与控制方面的卓越表现，为图像动画化开辟了一条高效且富有弹性的新路径。

AnyI2V 的核心能力

• 多元输入支持：能够兼容各类条件输入，即使是那些难以获得成对训练数据的模态，如网格和点云，也能轻松驾驭。
• 灵活的混合输入：允许组合不同类型的条件输入，极大地增强了输入的灵活性，满足多样化的创作需求。
• 强大的编辑能力：借助 LoRA 或精妙的文本提示，用户可以随心所欲地编辑原始图像，实现风格迁移与内容调整。
• 精密的编排：支持用户通过描绘轨迹来精确控制视频的动画效果，实现对对象路径的细致把控。
• “零成本”训练：摆脱了对海量训练数据和复杂训练流程的依赖，显著降低了使用的门槛。

AnyI2V 的技术内涵

• DDIM 反演的智慧：AnyI2V 巧妙地运用 DDIM（Denoising Diffusion Implicit Model）反演技术处理条件图像。DDIM 作为一种扩散模型，通过逐步去噪来恢复图像。在反演过程中，AnyI2V 精准提取图像特征，为后续的动画生成奠定基础。
• 特征的提取与置换艺术：在特征提取环节，AnyI2V 移除 3D U-Net 中的时间模块，该模块主要用于处理视频的时间信息，而条件图像仅包含空间信息。通过从 3D U-Net 的空间块中提取特征，并在特定时间步进行保存。
• 潜在表示的深度优化：AnyI2V 将提取的特征无缝替换回 3D U-Net，对潜在表示进行深度优化。此过程受到自动生成的语义掩码的约束，确保优化仅在目标区域进行。动态生成的语义掩码能够根据条件图像的内容，显著提升生成效果的准确性。
• 控制的精妙设计：用户可通过定义轨迹来指导动画的生成。AnyI2V 将用户定义的轨迹作为输入，并与优化后的潜在表示相结合，最终生成符合预设的视频。这种控制机制使用户能够对视频中对象的路径进行前所未有的精确控制。

探索 AnyI2V 的更多信息

• 官方项目网站：https://henghuiding.com/AnyI2V/
• GitHub 代码库：https://github.com/FudanCVL/AnyI2V
• 深度技术解析（arXiv）：https://arxiv.org/pdf/2507.02857

AnyI2V 的广阔应用前景

• 动画创作的加速器：动画师可以快速生成动画原型，将静态图像即时转化为动态视频，为动画创作注入更多创意活力。
• 影视特效的利器：在影视制作领域，AnyI2V 可用于生成复杂的视觉特效，将静态场景转化为动态背景，或为角色增添动感，大幅提升视觉冲击力。
• 游戏开发的灵感源泉：游戏开发者能够利用 AnyI2V 生成引人入胜的动态场景和角色动画，为游戏世界增添更丰富的视觉层次和生动感。
• 动态广告的吸睛利器：广告设计师可以将静态广告图像转化为引人注目的动态视频，有效吸引观众的目光。
• 社交媒体内容的破圈利器：品牌与内容创作者能够利用 AnyI2V 制作极具吸引力的社交媒体视频，显著提升内容的传播度和用户参与度。