Wan2.2-Animate – 阿里通义开源的动作生成模型
Wan2.2-Animate:阿里通义团队推出的革新性动作生成模型,能够精准复制表演者的面部表情与肢体动作,生成逼真动画视频。支持动作模仿与角色扮演双模式,可将动画角色无缝融入原视频,匹配光照与色调。该模型基于Wan模型,通过空间对齐骨骼信号控制肢体,利用源图像隐式面部特征重现表情,实现高度可控且富有表现力的角色动画。即刻访问通义万相官网即可在线体验。
Wan2.2-Animate:让静态角色跃然屏上
Wan2.2-Animate,由阿里通义团队匠心打造,是一款突破性的动作生成引擎。它不仅能精确模仿表演者的动作与表情,更能将这些动态元素赋予静态角色,创造出栩栩如生的动画视频。该模型独具匠心地融合了动作模仿与角色扮演两种模式,使得无论是将参考视频中的生动姿态迁移至静态图片,还是将输入图片中的角色“植入”现有视频,都能达到令人惊叹的逼真效果。
核心功能亮点:
- 动作模仿: 仅需一张角片与一段参考视频,Wan2.2-Animate便能将视频中的所有动作与表情神韵,细腻地复刻到静态角色身上,赋予其生命力。
- 角色替换: 在不改变原视频的动作、表情及环境的前提下,Wan2.2-Animate能够巧妙地将视频中的角色替换为用户提供的图片角色,实现天衣无缝的融合。
技术革新驱动:
- 统一输入范式: Wan2.2-Animate对Wan模型的输入范式进行了优化,将参考图像、时间帧引导以及环境信息整合至统一的符号表示,完美契合角色动画生成的需求。
- 精准肢体控制: 模型利用空间对齐的骨骼信号,精确捕捉并复制身体动作,通过骨骼信号与角像的巧妙结合,实现对角色肢体动作的精细化驾驭。
- 细腻面部表情: 通过从源图像中提取的隐式面部特征作为驱动信号,Wan2.2-Animate能够重现角色细微的面部表情变化,带来极致逼真的视觉体验。
- 智能环境融合: 为确保角色替换时的自然融入,模型引入了辅助性的Relighting LoRA模块。该模块能在保持角色自身视觉风格一致性的同时,使其光照与色调与新环境完美匹配,实现真正的无缝融合。
轻松上手,即刻体验:
- 访问官网: 前往通义万相官网,登录您的账号。
- 上传素材: 上传一张您心仪的角片和一段作为参考的视频。
- 模式选择: 根据您的需求,选择“动作模仿”或“角色替换”模式。
- 一键生成: 点击“生成”按钮,模型将自动处理,为您呈现精彩的动画效果。
项目资源链接:
- 官方网站: https://humanaigc.github.io/wan-animate/
- HuggingFace模型库: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-14B
- 技术论文: https://arxiv.org/pdf/2509.14055
广阔应用前景:
- 视频编辑: 在视频制作中,轻松实现角色替换,并保证动画角色与原视频场景的光影、色调融为一体,创造出乎意料的视觉效果。
- 游戏开发: 结合玩家的动作捕捉数据,实时生成高度自然的动画,显著提升游戏角色的真实感和玩家的沉浸式体验。
- 虚拟与增强现实: 在VR/AR环境中,构建逼真的虚拟角色,实现与用户的流畅互动,为用户带来前所未有的真实感。
- 教育培训: 在教学场景中,利用动画角色作为生动的教学助手,通过其丰富的表情和动作吸引学生注意力,提升学习的趣味性和互动性。
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