AnyI2V – 復旦聯合阿里達摩院等推出的圖像動畫生成框架

AnyI2V：一款無需大量訓練數據，即可將靜態圖像轉化為動態視頻的創新動畫生成框架。支持多模態輸入、混合條件輸入、LoRA與文本提示編輯，以及用戶自定義軌跡，實現空間與的精準控制。

AnyI2V 揭秘

AnyI2V，這一由復旦大學、阿里巴巴達摩院及湖畔實驗室聯手打造的尖端圖像動畫生成框架，正以前所未有的方式革新內容創作。其核心優勢在于，即便在缺乏海量配對訓練數據的條件下，也能將靜態的條件圖像，如網格或點云，轉化為栩栩如生的動態視頻。更令人驚喜的是，AnyI2V 賦予了用戶對動畫軌跡的完全掌控權，并支持多種模態的輸入。通過 LoRA 技術與文本提示的靈活運用，用戶可以輕松編輯圖像風格與內容。該框架在空間與控制方面的卓越表現，為圖像動畫化開辟了一條高效且富有彈性的新路徑。

AnyI2V 的核心能力

• 多元輸入支持：能夠兼容各類條件輸入，即使是那些難以獲得成對訓練數據的模態，如網格和點云，也能輕松駕馭。
• 靈活的混合輸入：允許組合不同類型的條件輸入，極大地增強了輸入的靈活性，滿足多樣化的創作需求。
• 強大的編輯能力：借助 LoRA 或精妙的文本提示，用戶可以隨心所欲地編輯原始圖像，實現風格遷移與內容調整。
• 精密的編排：支持用戶通過描繪軌跡來精確控制視頻的動畫效果，實現對對象路徑的細致把控。
• “零成本”訓練：擺脫了對海量訓練數據和復雜訓練流程的依賴，顯著降低了使用的門檻。

AnyI2V 的技術內涵

• DDIM 反演的智慧：AnyI2V 巧妙地運用 DDIM（Denoising Diffusion Implicit Model）反演技術處理條件圖像。DDIM 作為一種擴散模型，通過逐步去噪來恢復圖像。在反演過程中，AnyI2V 精準提取圖像特征，為后續的動畫生成奠定基礎。
• 特征的提取與置換藝術：在特征提取環節，AnyI2V 移除 3D U-Net 中的時間模塊，該模塊主要用于處理視頻的時間信息，而條件圖像僅包含空間信息。通過從 3D U-Net 的空間塊中提取特征，并在特定時間步進行保存。
• 潛在表示的深度優化：AnyI2V 將提取的特征無縫替換回 3D U-Net，對潛在表示進行深度優化。此過程受到自動生成的語義掩碼的約束，確保優化僅在目標區域進行。動態生成的語義掩碼能夠根據條件圖像的內容，顯著提升生成效果的準確性。
• 控制的精妙設計：用戶可通過定義軌跡來指導動畫的生成。AnyI2V 將用戶定義的軌跡作為輸入，并與優化后的潛在表示相結合，最終生成符合預設的視頻。這種控制機制使用戶能夠對視頻中對象的路徑進行前所未有的精確控制。

探索 AnyI2V 的更多信息

• 官方項目網站：https://henghuiding.com/AnyI2V/
• GitHub 代碼庫：https://github.com/FudanCVL/AnyI2V
• 深度技術解析（arXiv）：https://arxiv.org/pdf/2507.02857

AnyI2V 的廣闊應用前景

• 動畫創作的加速器：動畫師可以快速生成動畫原型，將靜態圖像即時轉化為動態視頻，為動畫創作注入更多創意活力。
• 影視特效的利器：在影視制作領域，AnyI2V 可用于生成復雜的視覺特效，將靜態場景轉化為動態背景，或為角色增添動感，大幅提升視覺沖擊力。
• 游戲開發的靈感源泉：游戲開發者能夠利用 AnyI2V 生成引人入勝的動態場景和角色動畫，為游戲世界增添更豐富的視覺層次和生動感。
• 動態廣告的吸睛利器：廣告設計師可以將靜態廣告圖像轉化為引人注目的動態視頻，有效吸引觀眾的目光。
• 社交媒體內容的破圈利器：品牌與內容創作者能夠利用 AnyI2V 制作極具吸引力的社交媒體視頻，顯著提升內容的傳播度和用戶參與度。