近年、AI技術が急速に発展しており、特にアニメーション制作の分野では、静止画から動的な動画を生成する研究が注目されています。従来のアニメーション制作方法では、まばらな骨格姿勢情報に依存することが多く、その結果、アニメーション効果が十分に正確ではありません。この問題を解決するために、より正確で制御可能なキャラクター イメージ アニメーションを実現するために、新しい技術が常に登場しています。
近年、人工知能とコンピュータビジョン技術の急速な発展に伴い、人間とコンピュータ間のインタラクションはますます鮮明かつ表現力豊かなものになっています。特にアニメーション制作の分野では、静止画像から動的な動画を生成する方法が常に熱い研究テーマとなっています。
最近、「DisPose」と呼ばれる新しい技術が登場しました。これは、分離された姿勢ガイダンスを通じて、より制御可能なキャラクター イメージ アニメーション効果を実現します。簡単に言うと、DisPose を使用すると、アクション ビデオと参照キャラクターを入力できるようになり、参照キャラクターがビデオ内のアクションを実現できるようになります。
DisPose テクノロジーの中核は、従来のまばらなポーズ情報の再構築と利用にあります。従来の方法は主にスケルトンのポーズ ガイダンスに依存しており、ビデオを動的に生成するときに十分な制御信号を提供できないことが多く、その結果、アニメーション効果の詳細が不十分になります。この欠点を補うために、DisPose は、まばらなポーズ情報をスポーツ フィールドのガイダンスとキー ポイントの対応に変換することで、より詳細なモーション生成を実現するまったく新しい方法を提案します。
具体的には、DisPose はまず骨格ポーズのスパース モーション フィールドを計算し、参照画像に基づいてデンス モーション フィールド生成方法を導入します。このアプローチは、地域レベルの運動信号を提供するだけでなく、まばらな姿勢制御の普遍性も維持します。同時に、DisPose は、ポーズのキー ポイントに対応する拡散特徴を参照画像から抽出し、マルチスケール ポイントの対応関係を計算することでこれらの特徴をターゲット ポーズに転送し、外観の一貫性を高めます。
この革新的なテクノロジーを既存のモデルにスムーズに統合できるようにするために、研究者らはプラグイン ハイブリッド ControlNet アーキテクチャも提案しました。このアーキテクチャにより、既存のモデル パラメーターを変更することなく、生成されたビデオの品質と一貫性が向上します。広範な定性的および定量的実験を通じて、DisPose は現在のテクノロジーに比べて大きな利点を実証し、アニメーション制作テクノロジーの将来の方向性を示します。
DisPose は、姿勢情報の利用を最適化することでポートレート アニメーションの表現力と制御性を向上させます。この進歩は学術研究において重要な意味を持つだけでなく、将来のアニメーション産業に新たな可能性をもたらします。
プロジェクト入口: https://lihxxx.github.io/DisPose/
ハイライト:
DisPose は、分離されたポーズ ガイダンスを通じてより正確なダイナミックな生成を可能にする新しいポートレート アニメーション テクノロジです。
この技術は、まばらな姿勢情報を運動フィールドのガイダンスとキーポイントの対応に変換し、詳細な運動信号を提供します。
研究者らが提案したハイブリッド ControlNet アーキテクチャは、生成されたビデオの品質と一貫性を効果的に向上させることができます。
DisPose テクノロジーの登場は、アニメーション制作テクノロジーにおける新たなマイルストーンを示します。その効率的なジェスチャ情報処理方式と革新的なハイブリッド ControlNet アーキテクチャは、今後のよりリアルで精細なポートレートアニメーション制作を強力に技術サポートするとともに、アニメーション業界に無限の可能性をもたらします。今後もDisPoseがアニメーション制作に一層の役割を果たしてくれることを期待しています。