本文提出了一種用于協同控制的精細控制可控圖像動畫框架。

原標題：應用（生成&克隆&遷移&編輯）全搞定！阿里通義提出動畫框架Perception-as-Control
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：11562字

Perception-as-Control: 精細化可控圖像動畫框架

本文介紹了一種名為Perception-as-Control的圖像動畫框架，該框架能夠實現對攝像機和物體的精細化協同控制，突破了現有方法在控制粒度和三維感知方面的不足，從而支持多種相關的應用，例如生成、克隆、遷移和編輯。

1. 現有方法的挑戰

現有的圖像動畫方法在控制攝像機和物體時面臨以下挑戰：

1. 協同控制難題：難以實現攝像機和物體的協同控制，容易產生沖突。

2. 控制粒度不足：缺乏精細化的控制能力，難以滿足復雜的動畫需求。

3. 三維感知不足：表示通常缺乏3D感知，導致局部區域在同時控制攝像機和物體時出現控制沖突。

2. Perception-as-Control框架

為了解決上述問題，本文提出了Perception-as-Control框架，其核心思想是利用3D感知表示來促進精細化的協同控制。該表示能夠被修改和感知，從而將用戶意圖轉化為空間對齊的控制信號。

該框架主要包含以下幾個關鍵技術：

1. 3D感知表示：通過重構3D場景，使用單位球體簡化動態部分和靜態部分，生成反映和空間關系的感知結果。靜態部分用世界包絡體表示，動態部分用單位球體表示。

2. 輕量化雙編碼器：分別對攝像機和物體的控制信號進行編碼，確保控制信號與參考圖像對齊，提高控制的靈活性。

3. 擴散模型：利用基于U-Net的架構，將外觀信息與信息結合，用于生成目標動畫。采用三階段訓練策略，平衡相機和物體控制，并實現精細化物體控制。

4. 數據管道與訓練策略：自動化處理真實視頻數據，采用分階段訓練策略，支持多種相關任務。

3. 框架效果

Perception-as-Control框架取得了顯著的效果：

1. 精細化控制：能夠實現攝像機和物體的協同控制，避免控制沖突。

2. 視覺一致性：通過3D感知表示，確保信號與生成的動畫幀空間對齊，提升動畫質量。

3. 任務統一性：支持各種相關的視頻生成任務，具備高度的靈活性和適應性。

4. 性能優越：實驗結果表明，該框架在多個任務中均優于現有方法，實現更精確的控制與更高質量的動畫效果。

4. 實驗與應用

實驗使用了RealEstate10K和WebVid10M數據集進行訓練。結果表明，Perception-as-Control能夠有效地進行僅相機控制、僅物體控制以及協同控制。此外，該框架還能夠應用于生成、克隆、遷移和編輯等多種任務。

5. 結論

Perception-as-Control框架提出了一種用于協同控制的精細化可控圖像動畫方法，通過3D感知表示實現了對攝像機和物體的精確且靈活的控制，并支持多種相關的應用，為圖像動畫領域帶來了顯著的進步。

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作者簡介：智猩猩旗下公眾號之一，專注于生成式人工智能。