相信很多大家對(duì)支持合成一分鐘高清視頻，華科等提出人類(lèi)跳舞視頻生成新框架UniAnimate還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

人類(lèi)跳舞視頻生成是一項(xiàng)引人注目且具有挑戰(zhàn)性的可控視頻合成任務(wù)，旨在根據(jù)輸入的參考圖像和目標(biāo)姿勢(shì)序列生成高質(zhì)量逼真的連續(xù)視頻。隨著視頻生成技術(shù)的快速發(fā)展，特別是生成模型的迭代演化，跳舞視頻生成任務(wù)取得了前所未有的進(jìn)展，并展示了廣泛的應(yīng)用潛力。

現(xiàn)有的方法可以大致分為兩組。第一組通?；谏蓪?duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），其利用中間的姿勢(shì)引導(dǎo)表示來(lái)扭曲參考外觀(guān)，并通過(guò)之前扭曲的目標(biāo)生成合理的視頻幀。然而，基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的方法通常存在訓(xùn)練不穩(wěn)定和泛化能力差的問(wèn)題，導(dǎo)致明顯的偽影和幀間抖動(dòng)。

第二組則使用擴(kuò)散模型（Diffusion model）來(lái)合成逼真的視頻。這些方法兼具穩(wěn)定訓(xùn)練和強(qiáng)大遷移能力的優(yōu)勢(shì)，相較于基于 GAN 的方法表現(xiàn)更好，典型方法如 Disco、MagicAnimate、Animate Anyone、Champ 等。

盡管基于擴(kuò)散模型的方法取得了顯著進(jìn)展，但現(xiàn)有的方法仍存在兩個(gè)限制:一是需要額外的參考網(wǎng)絡(luò)（ReferenceNet）來(lái)編碼參考圖像特征并將其與3D-UNet 的主干分支進(jìn)行表觀(guān)對(duì)齊，導(dǎo)致增加了訓(xùn)練難度和模型參數(shù);二是它們通常采用時(shí)序 Transformer 來(lái)建模視頻幀之間時(shí)序依賴(lài)關(guān)系，但 Transformer 的復(fù)雜度隨生成的時(shí)間長(zhǎng)度成二次方的計(jì)算關(guān)系，限制了生成視頻的時(shí)序長(zhǎng)度。典型方法只能生成24幀視頻，限制了實(shí)際部署的可能性。盡管采用了時(shí)序重合的滑動(dòng)窗口策略可以生成更長(zhǎng)的視頻，但團(tuán)隊(duì)作者發(fā)現(xiàn)這種方式容易導(dǎo)致片段重合連接處通常存在不流暢的轉(zhuǎn)換和外貌不一致性的問(wèn)題。

為了解決這些問(wèn)題，來(lái)自華中科技大學(xué)、阿里巴巴、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了UniAnimate 框架，以實(shí)現(xiàn)高效且長(zhǎng)時(shí)間的人類(lèi)視頻生成。

論文地址:https://arxiv.org/abs/2406.01188

項(xiàng)目主頁(yè):https://unianimate.github.io/

方法簡(jiǎn)介

UniAnimate 框架首先將參考圖像、姿勢(shì)指導(dǎo)和噪聲視頻映射到特征空間中，然后利用統(tǒng)一的視頻擴(kuò)散模型（Unified Video Diffusion Model）同時(shí)處理參考圖像與視頻主干分支表觀(guān)對(duì)齊和視頻去噪任務(wù)，實(shí)現(xiàn)高效特征對(duì)齊和連貫的視頻生成。

其次，研究團(tuán)隊(duì)還提出了一種統(tǒng)一的噪聲輸入，其支持隨機(jī)噪聲輸入和基于第一幀的條件噪聲輸入，隨機(jī)噪聲輸入可以配合參考圖像和姿態(tài)序列生成一段視頻，而基于第一幀的條件噪聲輸入（First Frame Conditioning）則以視頻第一幀作為條件輸入延續(xù)生成后續(xù)的視頻。通過(guò)這種方式，推理時(shí)可以通過(guò)把前一個(gè)視頻片段(segment)的最后一幀當(dāng)作后一個(gè)片段的第一幀來(lái)進(jìn)行生成，并以此類(lèi)推在一個(gè)框架中實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)視頻生成。

最后，為了進(jìn)一步高效處理長(zhǎng)序列，研究團(tuán)隊(duì)探索了基于狀態(tài)空間模型（Mamba）的時(shí)間建模架構(gòu)，作為原始的計(jì)算密集型時(shí)序 Transformer 的一種替代。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)基于時(shí)序 Mamba 的架構(gòu)可以取得和時(shí)序 Transformer 類(lèi)似的效果，但是需要的顯存開(kāi)銷(xiāo)更小。

通過(guò) UniAnimate 框架，用戶(hù)可以生成高質(zhì)量的時(shí)序連續(xù)人類(lèi)跳舞視頻。值得一提的是，通過(guò)多次使用 First Frame Conditioning 策略，可以生成持續(xù)一分鐘的高清視頻。與傳統(tǒng)方法相比，UniAnimate 具有以下優(yōu)勢(shì):

無(wú)需額外的參考網(wǎng)絡(luò):UniAnimate 框架通過(guò)統(tǒng)一的視頻擴(kuò)散模型，消除了對(duì)額外參考網(wǎng)絡(luò)的依賴(lài)，降低了訓(xùn)練難度和模型參數(shù)的數(shù)量。

引入了參考圖像的姿態(tài)圖作為額外的參考條件，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)參考姿態(tài)和目標(biāo)姿態(tài)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)良好的表觀(guān)對(duì)齊。

統(tǒng)一框架內(nèi)生成長(zhǎng)序列視頻:通過(guò)增加統(tǒng)一的噪聲輸入，UniAnimate 能夠在一個(gè)框架內(nèi)生成長(zhǎng)時(shí)間的視頻，不再受到傳統(tǒng)方法的時(shí)間限制。

具備高度一致性:UniAnimate 框架通過(guò)迭代利用第一幀作為條件生成后續(xù)幀的策略，保證了生成視頻的平滑過(guò)渡效果，使得視頻在外觀(guān)上更加一致和連貫。這一策略也使得用戶(hù)可以生成多個(gè)視頻片段，并選取生成結(jié)果好的片段的最后一幀作為下一個(gè)生成片段的第一幀，方便了用戶(hù)與模型交互和按需調(diào)整生成結(jié)果。而利用之前時(shí)序重合的滑動(dòng)窗口策略生成長(zhǎng)視頻，則無(wú)法進(jìn)行分段選擇，因?yàn)槊恳欢我曨l在每一步擴(kuò)散過(guò)程中都相互耦合。

以上這些特點(diǎn)使得 UniAnimate 框架在合成高質(zhì)量、長(zhǎng)時(shí)間的人類(lèi)跳舞視頻方面表現(xiàn)出色，為實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用提供了新的可能性。

生成結(jié)果示例

1. 基于合成圖片進(jìn)行跳舞視頻生成。

2. 基于真實(shí)圖片進(jìn)行跳舞視頻生成。

3. 基于粘土風(fēng)格圖片進(jìn)行跳舞視頻生成。

4. 馬斯克跳舞。

5. Yann LeCun 跳舞。

6. 基于其他跨域圖片進(jìn)行跳舞視頻生成。

7. 一分鐘跳舞視頻生成。

，時(shí)長(zhǎng)01:05

獲取原始 MP4視頻和更多高清視頻示例請(qǐng)參考論文的項(xiàng)目主頁(yè)https://unianimate.github.io/。

實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析

1. 和現(xiàn)有方法在 TikTok 數(shù)據(jù)集上的定量對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

如上表所示，UniAnimate 方法在圖片指標(biāo)如 L1、PSNR、SSIM、LPIPS 上和視頻指標(biāo) FVD 上都取得了最好的結(jié)果，說(shuō)明了 UniAnimate 可以生成高保真的結(jié)果。

2. 和現(xiàn)有方法的定性對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

從上述定性對(duì)比實(shí)驗(yàn)也可以看出，相比于 MagicAnimate、Animate Anyone， UniAnimate 方法可以生成更好的連續(xù)結(jié)果，沒(méi)有出現(xiàn)明顯的 artifacts，表明了 UniAnimate 的有效性。

3. 剝離實(shí)驗(yàn)。

從上表的數(shù)值結(jié)果可以看出，UniAnimate 中用到的參考姿態(tài)和統(tǒng)一視頻擴(kuò)散模型對(duì)性能提升起到了很關(guān)鍵的作用。

4. 長(zhǎng)視頻生成策略對(duì)比。

從上圖可以看出之前常用的時(shí)序重合滑動(dòng)窗口策略生成長(zhǎng)視頻容易導(dǎo)致不連續(xù)的過(guò)渡，研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為這是因?yàn)椴煌翱谠跁r(shí)序重合部分去噪難度不一致，使得生成結(jié)果不同，而直接平均會(huì)導(dǎo)致有明顯的變形或者扭曲等情況發(fā)生，并且這種不一致會(huì)進(jìn)行錯(cuò)誤傳播。而本文利用的首幀視頻延續(xù)生成方法則可以生成平滑的過(guò)渡。

更多的實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果和分析可以參考原論文。

總而言之，UniAnimate 的示例結(jié)果表現(xiàn)和定量對(duì)比結(jié)果很不錯(cuò)，期待 UniAnimate 在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，如影視制作、虛擬現(xiàn)實(shí)和游戲產(chǎn)業(yè)等，為用戶(hù)帶來(lái)更為逼真、精彩的人類(lèi)形象動(dòng)畫(huà)體驗(yàn)。

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