MimicMotion

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騰訊和上交大出的，具有置信度感知姿勢指導(dǎo)的高質(zhì)量人體視頻生成，MimicMotion可以生成任意長度、具有任何動作指導(dǎo)的高質(zhì)量視頻生成框架。

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MimicMotion簡介

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騰訊和上交大出的，MimicMotion可以生成任意長度、具有任何動作指導(dǎo)的高質(zhì)量視頻生成框架，可以生成細(xì)節(jié)豐富、逼真的人類動作視頻，可以生成任意長度的視頻內(nèi)容，可以對視頻內(nèi)容進(jìn)行精確控制，包括動作、姿勢和視頻風(fēng)格等。

近年來，生成式人工智能在圖像生成領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展，催生了多種應(yīng)用。然而，視頻生成在可控性、視頻長度、細(xì)節(jié)豐富度等各方面仍面臨相當(dāng)大的挑戰(zhàn)，阻礙了該技術(shù)的應(yīng)用和普及。在這項工作中，我們提出了一種可控視頻生成框架，稱為 MimicMotion，它可以在任何指導(dǎo)下生成任意長度的高質(zhì)量視頻。與以前的方法相比，我們的方法有幾個亮點。

首先，通過置信感知姿勢指導(dǎo)，可以實現(xiàn)時間平滑性，從而可以通過大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型的魯棒性。

其次，基于姿態(tài)置信度的區(qū)域損失放大顯著減輕了圖像的失真。

最后，為了生成流暢的長視頻，提出了一種漸進(jìn)式潛在融合策略。通過這種方式，可以以可接受的資源消耗生成任意長度的視頻。

通過大量的實驗和用戶研究，MimicMotion 在多個方面比以前的方法有了顯著的改進(jìn)。

MimicMotion代碼：https://github.com/Tencent/MimicMotion

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