O Animate Anyone visa gerar vídeos de personagens a partir de imagens estáticas usando sinais de direcionamento. Aproveitamos o poder dos modelos de difusão e propomos uma nova estrutura personalizada para animação de personagens. Para manter a consistência das características complexas da aparência na imagem de referência, desenvolvemos a ReferenceNet para mesclar características detalhadas por meio de atenção espacial. Para garantir controle e continuidade, introduzimos um orientador de pose eficiente para orientar os movimentos do personagem e empregamos um método de modelagem temporal eficaz para garantir transições suaves entre quadros. Ao expandir os dados de treinamento, nosso método pode animar qualquer personagem, alcançando resultados superiores em animação de personagens em comparação com outros métodos de imagem para vídeo. Além disso, avaliamos nosso método em benchmarks de vídeos de moda e síntese de dança humana, obtendo resultados de ponta.