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主要观点总结

该文章介绍了Animate-X算法，一个基于LDM的通用动画框架，适用于各种角色类型。该算法通过引入隐式和显式姿势指示器，增强了运动表示，表现出强大的角色泛化能力和姿势鲁棒性。文章还介绍了该算法的应用场景、实现细节、性能评估及效果展示。

关键观点总结

关键观点1: Animate-X算法简介

Animate-X是一个基于LDM的通用动画框架，适用于各种角色类型。它通过引入隐式和显式姿势指示器，从驾驶视频中捕获全面的运动模式，实现了角色动画的高质量生成。

关键观点2: 人物形象动画制作任务简介

人物形象动画制作是将静态角色图像转换为动态动画的过程，常用于视频游戏、动画电影、虚拟现实等领域。该任务涉及的技术包括骨骼动画、2D/3D动画、面部动画和物理模拟等。

关键观点3: Animate-X背景简介

现代图像动画生成方法需要平衡身份保持和运动一致性，然而大多数现有方法仅适用于人类特定的字符域。Animate-X旨在解决这一问题，通过引入隐式和显式姿势指示器，增强运动表示的灵活性，实现了角色动画的通用性。

关键观点4: Animate-X算法应用场景

Animate-X算法可广泛应用于海报制作、游戏和漫画中的拟人角色动画制作、A2Bench上的拟人化人物动画生成、类人角色动画制作以及长视频动画制作等领域。

关键观点5: Animate-X算法性能评估

Animate-X在多项指标上优于其他SOTA算法，包括主观效果性能评估和客观指标性能评估。在用户研究实验中，Animate-X在保持外观和制作具有高时间一致性的精确、生动的动画方面表现出色。

文章预览

打造一个有温度、有趣味、专业的全栈式AI 交流社区， 用心写好每一篇文章！ “ 人物形象动画制作是一项引人注目且极富挑战性的任务，它旨在根据参考图像和目标姿势序列来生成逼真、高质量的视频。 然而，大多数现有方法仅适用于人类特定的字符域。在实践中，“角色”的概念涵盖了比人类更广泛的概念，包括卡通和游戏中的拟人化人物，统称为X，这在游戏、电影、短视频等中往往更受欢迎。阿里蚂蚁研究院提出了 Animate-X，这是一个基于LDM的通用动画框架，适用于各种角色类型（统称为X），包括人物、动物和虚拟角色。 在生成扩散模型的启发下，作者采用3D UNet 作为去噪网络，并为其提供运动特征和图形身份作为条件。为了增强运动表示，作者引入了姿势指示器，它通过隐式和显式方式从驾驶视频中捕获全面的运动模式。凭借隐式和显式 ………………………………