MimicMotion

MimicMotion是騰訊研究團(tuán)隊(duì)推出的一個(gè)先進(jìn)的人類動(dòng)作視頻生成框架，旨在提供高質(zhì)量的動(dòng)態(tài)視頻。該系統(tǒng)采用置信度感知的姿態(tài)引導(dǎo)技術(shù)，以確保視頻幀的高質(zhì)量和流暢的時(shí)間過渡。同時(shí)，通過區(qū)域損失放大和手部區(qū)域增強(qiáng)，MimicMotion在減少圖像失真的同時(shí)，顯著提升了手部動(dòng)作的細(xì)節(jié)表現(xiàn)。

MimicMotion是什么

MimicMotion是騰訊的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一個(gè)高效能的人類動(dòng)作視頻生成框架。它利用置信度感知的姿態(tài)引導(dǎo)技術(shù)，確保生成視頻幀的高質(zhì)量以及時(shí)間上的平滑過渡。此外，MimicMotion通過區(qū)域損失放大和手部區(qū)域增強(qiáng)，有效減少了圖像失真，提升了人像手部動(dòng)作的細(xì)節(jié)表現(xiàn)。該框架還能夠通過漸進(jìn)式潛在融合策略生成長(zhǎng)時(shí)間的視頻，確保高質(zhì)量和時(shí)間一致性，符合用戶所需的特定動(dòng)作指導(dǎo)。

MimicMotion的主要功能

• 生成多樣化視頻：MimicMotion可以根據(jù)用戶提供的姿態(tài)指導(dǎo)，生成豐富多樣的動(dòng)作視頻，包括舞蹈、以及日常活動(dòng)等，只需提供相應(yīng)的姿態(tài)序列。
• 靈活控制視頻長(zhǎng)度：用戶可以根據(jù)需求指定視頻的時(shí)長(zhǎng)，從短片段到長(zhǎng)達(dá)幾分鐘的完整視頻，提供了靈活的適應(yīng)性以滿足不同場(chǎng)景的需要。
• 姿態(tài)引導(dǎo)控制：該框架采用參考姿態(tài)作為條件，確保生成的視頻與指定姿態(tài)保持一致性，實(shí)現(xiàn)高度定制化的視頻生成。
• 細(xì)節(jié)質(zhì)量保障：MimicMotion特別關(guān)注視頻中的細(xì)節(jié)，尤其是手部等容易失真的區(qū)域，確保這些區(qū)域的視覺效果清晰銳利。
• 時(shí)間平滑性：MimicMotion確保視頻幀之間的平滑過渡，提供更自然的觀看體驗(yàn)，避免出現(xiàn)卡頓或不連貫的現(xiàn)象。
• 減少圖像失真：通過置信度感知的姿態(tài)引導(dǎo)，MimicMotion能夠識(shí)別并減少由于姿態(tài)估計(jì)不準(zhǔn)確導(dǎo)致的圖像失真，尤其是在人物手部區(qū)域。
• 長(zhǎng)視頻生成：MimicMotion采用漸進(jìn)式潛在融合技術(shù)，在生成長(zhǎng)視頻時(shí)保持高時(shí)間連貫性，有效避免了閃爍和不連貫的現(xiàn)象。
• 資源消耗控制：MimicMotion優(yōu)化了生成視頻的算法，確保在計(jì)算資源上保持合理范圍，即使生成較長(zhǎng)的視頻，也能有效管理資源消耗。

產(chǎn)品官網(wǎng)

• 官方項(xiàng)目主頁：https://tencent.github.io/MimicMotion/
• GitHub源代碼庫(kù)：https://github.com/Tencent/MimicMotion
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/abs/2406.19680

應(yīng)用場(chǎng)景

MimicMotion可以廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，包括影視制作、游戲開發(fā)、動(dòng)畫創(chuàng)作、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等。在這些場(chǎng)景中，用戶可以利用MimicMotion生成高質(zhì)量的人類動(dòng)作視頻來增強(qiáng)視覺效果，提升用戶體驗(yàn)。

常見問題

1. MimicMotion適合哪些類型的動(dòng)作生成？
MimicMotion能夠生成多種類型的動(dòng)作視頻，包括舞蹈、、日常活動(dòng)等，只需提供相應(yīng)的姿態(tài)序列即可。

2. 如何控制生成視頻的時(shí)長(zhǎng)？
用戶可以根據(jù)需求在設(shè)置中指定視頻的持續(xù)時(shí)間，從幾秒到幾分鐘的長(zhǎng)度均可調(diào)整。

3. 能否確保生成視頻的質(zhì)量？
MimicMotion采用了多種技術(shù)確保視頻的高質(zhì)量，包括置信度感知的姿態(tài)引導(dǎo)和區(qū)域損失放大等，特別關(guān)注細(xì)節(jié)表現(xiàn)。

4. 使用MimicMotion需要什么樣的技術(shù)背景？
雖然MimicMotion為用戶提供了高度定制化的功能，但基本的計(jì)算機(jī)視覺和視頻編輯知識(shí)將有助于更好地使用該框架。

MimicMotion的技術(shù)原理

• 姿態(tài)引導(dǎo)的視頻生成：MimicMotion根據(jù)用戶提供的姿態(tài)序列作為輸入，指導(dǎo)視頻內(nèi)容的生成，允許模型根據(jù)姿態(tài)變化合成相應(yīng)動(dòng)作。
• 置信度感知的姿態(tài)指導(dǎo)：框架引入置信度分析，通過對(duì)姿態(tài)估計(jì)模型提供的置信度分?jǐn)?shù)進(jìn)行加權(quán)，使模型更加信賴高置信度的關(guān)鍵點(diǎn)，減少不準(zhǔn)確姿態(tài)對(duì)生成結(jié)果的影響。
• 區(qū)域損失放大：MimicMotion重點(diǎn)關(guān)注手部等易失真區(qū)域，通過在損失函數(shù)中增加這些區(qū)域的權(quán)重，提升生成視頻的手部細(xì)節(jié)質(zhì)量。
• 潛在擴(kuò)散模型：MimicMotion采用潛在擴(kuò)散模型，以提高生成效率和質(zhì)量，通過在低維潛在空間進(jìn)行擴(kuò)散過程，減少計(jì)算成本。
• 漸進(jìn)式潛在融合：該技術(shù)在生成長(zhǎng)視頻時(shí)，通過逐步融合重疊幀的潛在特征，確保視頻段之間的平滑過渡，避免閃爍和不連貫現(xiàn)象。
• 預(yù)訓(xùn)練模型的利用：MimicMotion基于一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的視頻生成模型（如Stable Video Diffusion，SVD），減少了從零開始訓(xùn)練模型所需的數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源。
• U-Net和PoseNet的結(jié)構(gòu)：MimicMotion的模型結(jié)構(gòu)結(jié)合了用于空間時(shí)間交互的U-Net和提取姿態(tài)序列特征的PoseNet，協(xié)同工作以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量視頻生成。
• 跨幀平滑性：MimicMotion在生成過程中考慮幀間時(shí)間關(guān)系，確保視頻幀之間的連貫性和平滑性。