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TCAN
使用扩散模型实现时间一致性的人像动画
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TCAN是一种基于扩散模型的新型人像动画框架,它能够保持时间一致性并很好地泛化到未见过的领域。该框架通过特有的模块,如外观-姿态自适应层(APPA层)、时间控制网络和姿态驱动的温度图,来确保生成的视频既保持源图像的外观,又遵循驱动视频的姿态,同时保持背景的一致性。
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外观-姿态自适应(APPA层):在保持源图像外观的同时,维持来自冻结控制网的姿态信息。
时间控制网络:防止生成视频因突然和错误的姿态变化而崩溃。
姿态驱动的温度图:在推理阶段通过平滑时间层的注意力分数来减少静态区域的闪烁。
时间一致性:确保动画过程中人物姿态的连贯性。
泛化能力:能够适应不同领域和身份的动画生成。
背景保持:在动画过程中保持源图像背景的一致性。
多身份动画:能够将动作转移到不同身份的人物或动画角色上。
TCAN适用于需要进行高质量人像动画生成的领域,如电影制作、游戏开发、虚拟现实等。它特别适合那些需要在保持人物外观和背景一致性的同时,实现复杂动作和姿态变化的动画制作者。
电影制作中,用于生成角色的动作场景。
游戏开发中,用于创建角色的动态表现。
虚拟现实中,用于生成与用户互动的虚拟角色动画。
1. 准备源图像和驱动视频,确保它们包含所需的人物外观和动作。
2. 使用TCAN模型进行人像动画生成,输入源图像和驱动视频。
3. 调整TCAN模型中的参数,如APPA层的权重和时间控制网络的强度,以获得最佳动画效果。
4. 利用姿态驱动的温度图减少动画中的闪烁和不连贯现象。
5. 观察生成的动画,确保时间一致性和背景保持符合预期。
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