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抖音跳舞不用真人出镜,一张照片就能生成高质量视频!字节新技术连抱抱脸CTO都下场体验了

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看!现在正有四位小姐姐在你面前大秀热舞:以为是某些主播在短视频平台发布的作品?No,No,No。真实答案是:假的,生成的,而且还是只靠了一张图的那种!真正的开启方式是这样的:这就是来自新加坡国立大学和字节跳动最新的一项研究,名叫MagicAnimate。它的作用简单来说可以总结为一个公式:一张图片+一组动作=毫无违和感的视频。随着这项技术的公布,科技圈内掀起了一股轩然大波,众多科技巨擘和极客们纷纷加入其中就连HuggingFaceCTO都拿自己的头像体验了一把:顺便还以一种幽默的方式开了个玩笑:这算是健身

看!现在正有四位小姐姐在你面前大秀热舞:

抖音跳舞不用真人出镜,一张照片就能生成高质量视频!字节新技术连抱抱脸CTO都下场体验了

以为是某些主播在短视频平台发布的作品?

No,No,No。

真实答案是:假的,生成的,而且还是只靠了一张图的那种!

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真正的开启方式是这样的:

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这就是来自新加坡国立大学和字节跳动最新的一项研究,名叫MagicAnimate。

它的作用简单来说可以总结为一个公式:一张图片 + 一组动作 = 毫无违和感的视频。

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随着这项技术的公布,科技圈内掀起了一股轩然大波,众多科技巨擘和极客们纷纷加入其中

就连HuggingFace CTO都拿自己的头像体验了一把:

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顺便还以一种幽默的方式开了个玩笑:

这算是健身了吧?我这周可以不去健身房了。

还有相当与时俱进的网友,拿着刚出炉的GTA6(侠盗猎车手6)预告片中的人物玩了一把:

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甚至连表情包都成为了网友们选择的对象......

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MagicAnimate可以说是把科技圈的目光聚焦到了自己身上,因此也有网友调侃说:

OpenAI可以休息一下了。

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火,着实是火。

一张图即可生成一段舞

MagicAnimate如此受欢迎,应该如何使用呢?

话不多说,我们现在就来手把手地体验一次。

目前,我们的项目团队已经在HuggingFace上开放了一个在线体验页面

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操作非常简单,只需要三个步骤:

  1. 上传一张静态人物照片
  2. 上传想要生成的动作demo视频
  3. 调整参数,点击“Animate”即可

举个例子,以下是我的照片和最近全球风靡的《科目三》舞蹈片段:

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△视频源:抖音(ID:QC0217)

也可以选择页面下方提供的模版进行体验:

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不过需要注意的是,由于MagicAnimate目前过于火爆,在生成的过程中可能会出现“宕机”的情况:

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即便成功“食用”,可能也得排大队抖音跳舞不用真人出镜,一张照片就能生成高质量视频!字节新技术连抱抱脸CTO都下场体验了……

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(没错!截至发稿,还是没有等到结果!)

除此之外,MagicAnimate在GitHub中也给出了本地体验的方式,感兴趣的小伙伴可以试试哦~

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那么接下来的一个问题便是:

怎么做到的?

整体而言,MagicAnimate采用的是基于扩散模型(diffusion)的一个框架,目的就是增强时间一致性、保持参考图像的真实性,并提高动画保真度。

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为此,团队首先开发了一个视频扩散模型(Temporal Consistency Modeling)来编码时间信息。

这个模型通过在扩散网络中加入时间注意力模块,来编码时间信息,从而确保动画中各帧之间的时间一致性。

其次,为了保持帧间的外观一致性,团队引入了一种新的外观编码器(Appearance Encoder)来保留参考图像的复杂细节。

这个编码器与以往使用CLIP编码的方法有所不同,它能够提取更密集的视觉特征,以引导动画制作,从而更好地保留身份、背景和服装等信息

在这两项创新技术的基础之上,团队进一步采用了一种简单的视频融合技术(Video Fusion Technique)来促进长视频动画的平滑过渡。

最终,经过两个基准实验的验证,结果显示MagicAnimate的效果远远超过以往的方法

尤其是在具有挑战性的TikTok舞蹈数据集上,MagicAnimate在视频保真度方面比最强基线高出38%以上!

以下是团队给出的定性比较:

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并且与cross-ID的最先进的基准模型相比,我们的结果如下:

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One More Thing

不得不说,像MagicAnimate这样的项目最近真的非常受欢迎

这不,在它“出道”前不久,阿里团队也发布了一个名叫Animate Anyone的项目,同样是只要“一张图”和“想要的动作”:

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由此,也有网友提出了疑问:

这似乎是MagicAnimate和AnimateAnyone之间的战争。谁更胜一筹?

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你觉得呢?

请点击以下链接查看论文:https://arxiv.org/abs/2311.16498

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