Champ

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Champ是一款由阿里巴巴、復(fù)旦大學(xué)和學(xué)的研究者聯(lián)合開(kāi)發(fā)的創(chuàng)新模型，旨在將靜態(tài)人物圖片轉(zhuǎn)換為生動(dòng)的3D動(dòng)畫(huà)視頻。該技術(shù)融合了先進(jìn)的3D參數(shù)化模型（尤其是SMPL模型）與潛在擴(kuò)散模型，能夠精準(zhǔn)捕捉人體的形態(tài)與動(dòng)態(tài)變化，創(chuàng)造出既自然又可控的動(dòng)畫(huà)效果。Champ以其高質(zhì)量的人類(lèi)動(dòng)畫(huà)視頻生成能力，正在引領(lǐng)視頻動(dòng)畫(huà)領(lǐng)域的新潮流。

Champ是什么

Champ是一種基于3D技術(shù)的模型，專(zhuān)注于將人物圖片轉(zhuǎn)變?yōu)閯?dòng)態(tài)視頻動(dòng)畫(huà)。它結(jié)合了3D參數(shù)化模型（特別是SMPL模型）和潛在擴(kuò)散模型，能夠高效捕捉和再現(xiàn)人體的三維形態(tài)及動(dòng)態(tài)變化，同時(shí)保持動(dòng)畫(huà)的時(shí)間一致性和視覺(jué)真實(shí)感，從而生成高質(zhì)量的人類(lèi)動(dòng)畫(huà)視頻。

Champ

Champ的官網(wǎng)入口

官方項(xiàng)目主頁(yè)：https://fudan-generative-vision.github.io/champ/#/
GitHub源碼庫(kù)：https://github.com/fudan-generative-vision/champ
arXiv研究論文：https://arxiv.org/abs/2403.14781

Champ的主要功能

從靜態(tài)圖片生成動(dòng)態(tài)視頻動(dòng)畫(huà)：Champ能夠?qū)㈧o態(tài)的人物圖片轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)的視頻，通過(guò)精準(zhǔn)再現(xiàn)人體的形狀和動(dòng)作，創(chuàng)造出真實(shí)且可控的動(dòng)畫(huà)效果。
三維形狀與姿勢(shì)表示：Champ精確地表示和控制人體的三維形狀與姿勢(shì)，能夠更準(zhǔn)確地提取源視頻中的人體幾何特征及信息。
跨身份動(dòng)畫(huà)生成：Champ允許將一個(gè)視頻中的序列應(yīng)用到另一個(gè)不同身份的參考圖像上，實(shí)現(xiàn)跨身份的動(dòng)畫(huà)生成。
高質(zhì)量視頻輸出：在生成視頻時(shí)，Champ確保角色與背景之間的一致性，并通過(guò)時(shí)間對(duì)齊模塊實(shí)現(xiàn)幀與幀之間的流暢過(guò)渡，從而生產(chǎn)出高質(zhì)量的視頻。
結(jié)合文本生成圖像模型：Champ與文本生成圖像模型結(jié)合，用戶(hù)可以通過(guò)文本描述指定動(dòng)畫(huà)中的角色外觀(guān)和動(dòng)作，Champ據(jù)此生成相應(yīng)的動(dòng)畫(huà)視頻。

Champ的應(yīng)用場(chǎng)景

Champ可以廣泛應(yīng)用于影視制作、游戲開(kāi)發(fā)、虛擬現(xiàn)實(shí)、社交媒體內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域，為用戶(hù)提供豐富的動(dòng)畫(huà)創(chuàng)作工具，滿(mǎn)足多樣化的視覺(jué)表現(xiàn)需求。

常見(jiàn)問(wèn)題

Champ支持哪些格式的輸入圖片？ 目前，Champ支持多種常見(jiàn)的圖片格式，包括JPEG、PNG等，用戶(hù)可以通過(guò)上傳這些格式的圖片進(jìn)行動(dòng)畫(huà)生成。

生成的視頻質(zhì)量如何？ Champ能夠生成高質(zhì)量的動(dòng)畫(huà)視頻，確保人物與背景之間的協(xié)調(diào)性及流暢的表現(xiàn)。

是否需要專(zhuān)業(yè)技能才能使用Champ？ Champ設(shè)計(jì)為用戶(hù)友好，普通用戶(hù)也可以輕松操作，但對(duì)動(dòng)畫(huà)創(chuàng)作有一定了解的用戶(hù)將能夠更好地利用其功能。

Champ的工作原理

Champ

3D人體參數(shù)化模型（SMPL）：
- 使用SMPL模型以表達(dá)人體的形狀與姿勢(shì)，該模型能夠有效捕捉人體的形狀和姿勢(shì)變化。
- 通過(guò)將SMPL模型擬合至參考圖像，獲取人體的形狀參數(shù)與姿勢(shì)參數(shù)。
從源視頻提取：
- 利用現(xiàn)有框架（如4D-Humans）從源視頻中提取連續(xù)的人體序列，這些序列包括描述視頻中人物動(dòng)作的SMPL模型參數(shù)。
生成深度、法線(xiàn)和語(yǔ)義圖：
- 將SMPL模型渲染為深度圖、法線(xiàn)圖與語(yǔ)義圖，以詳細(xì)展現(xiàn)3D結(jié)構(gòu)、表面方向及人體部位信息。
對(duì)齊與指導(dǎo)：
- 利用提取的SMPL模型參數(shù)，對(duì)參考圖像中的人物形狀與姿勢(shì)進(jìn)行對(duì)齊，確保動(dòng)畫(huà)中的人物與源視頻中的動(dòng)作一致。
- 引入基于骨架的指導(dǎo)，以增強(qiáng)對(duì)復(fù)雜動(dòng)作（如面部表情或手指動(dòng)作）的表現(xiàn)。
多層融合：
- 通過(guò)自注意力機(jī)制，將深度、法線(xiàn)、語(yǔ)義和骨架信息的特征圖融合，生成綜合的指導(dǎo)信號(hào)。
潛在擴(kuò)散模型：
- 利用潛在擴(kuò)散模型作為生成框架，將指導(dǎo)信號(hào)與參考圖像的編碼特征結(jié)合，生成動(dòng)畫(huà)幀。
- 在潛在空間中執(zhí)行去噪過(guò)程，從帶噪聲的表示中逐步恢復(fù)出清晰的動(dòng)畫(huà)幀。
訓(xùn)練與推理：
- 在訓(xùn)練階段，模型學(xué)習(xí)根據(jù)參考圖像和指導(dǎo)生成連貫的動(dòng)畫(huà)序列。
- 在推理階段，模型依據(jù)新的參考圖像和序列生成動(dòng)畫(huà)，展示其泛化能力。
視頻生成：
- 將生成的幀序列合成視頻，確保視頻中的人物與參考圖像視覺(jué)上的一致性，并保持自然流暢的動(dòng)作。