Champ – 基于3D的人物图片转视频动画模型

AI工具1个月前更新 niko
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深入了解Champ:一种创新的3D人体动画技术

Champ,一个由阿里巴巴集团、复旦大学和南京大学联合研发的先进模型,通过结合3D参数化技术与潜在扩散模型,开启了一扇将静态人物图片转换为生动视频动画的新途径。这项技术不仅能够精细捕捉人体的3D形态与动态,而且在时间连续性与视觉真实性上也做出了突破,为生成高质量的人类动画视频提供了强有力的支持。

Champ模型介绍图

探索Champ的官方资源

若想深入了解Champ的技术细节和应用示例,可以通过以下官方资源获得:

Champ的核心能力

Champ具备以下显著的功能特性:

  • 图片到动画的转换:将静态图片转换为动态视频,创造出具有真实感和可控性的动态视觉效果。
  • 3D形态与姿态的精确表示:Champ能够准确控制和表示人体的3D形态与姿态。
  • 跨身份动画生成:Champ能够将一个视频中的动作序列应用到不同身份的参考图像上,实现多样化的动画创作。
  • 视频质量的保证:在生成视频时,Champ确保角色与背景的和谐,并通过时间对齐模块实现帧与帧之间的平滑过渡。
  • 与T2I模型的结合:结合了文本到图像(T2I)的文生图模型,用户可以根据文本描述定制角色的外观和动作,Champ随后根据这些描述生成相应的动画视频。

Champ的工作机制

下面是一个简化的视觉框架,展示了Champ的工作流程:

Champ工作流程图
  1. 3D人体参数化模型(SMPL):通过拟合SMPL模型到参考图像,获取人体的详细形状与姿态参数。
  2. 源视频的动作提取:使用如4D-Humans等现有框架从源视频中提取连续的动作序列。
  3. 深度、法线、语义图的生成:渲染出富含3D结构和方向信息的图像,为后续动画生成提供基础。
  4. 动作对齐与指导:确保动画中的人物动作与源视频一致,并使用骨骼动作指导增强细节表达。
  5. 多层运动融合:利用自注意力机制融合不同层级的信息,形成统一的运动指导。
  6. 潜在扩散模型:作为生成框架,结合运动指导信号与特征编码,通过去噪过程逐步清晰地生成动画帧。
  7. 模型训练与推理:训练阶段学习动画生成,推理阶段展现模型的泛化能力。
  8. 最终视频生成:将生成的帧序列编辑成视频,确保角色与背景的视觉一致性和动作的自然流畅。

Champ的这一技术突破为3D动画制作提供了新的可能,无论是在游戏开发、电影制作还是虚拟现实领域,都有着巨大的应用潜力。

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