这篇论文研究了人物图像动画任务，提出了一种基于扩散的框架 MagicAnimate，旨在提高动画的时间一致性、保持参考图像的准确性和提升动画质量。通过引入视频扩散模型、新颖的外观编码器和简单的视频融合技术，该方法在两个基准测试中表现出卓越的性能，其中在具有挑战性的 TikTok 舞蹈数据集上，视频保真度比最强基线方法提高了 38% 以上。

Nov, 2023

通过扩展训练数据，我们提出了一种针对角色动画的新型框架，使用扩散模型来保持细节特征的一致性，通过空间注意力合并细节特征，引入高效的姿势指导器来控制角色运动，并采用有效的时间建模方法来实现视频帧之间的流畅过渡，相比其他图像到视频方法，在角色动画领域取得了卓越的结果。此外，我们在时尚视频和人类舞蹈合成基准上评估了我们的方法，取得了最先进的结果。

Nov, 2023

通过在冻结的文本到图像模型中插入一个新初始化的动态建模模块并对其进行视频剪辑训练，我们提出了一个实用的框架，一劳永逸地使大多数现有的个性化文本到图像模型都能够生成多样化和个性化的动态图像。

Jul, 2023

本文提出了一种通过使用双向时间建模的去噪扩散模型生成与真实人类动画高度相似的方法。

Jul, 2023

通过解耦视频为特定外观与相应动作的图像动画，我们提出了 AnimateZero 来揭示预训练的文本到视频扩散模型 AnimateDiff，并为其提供更精确的外观和动作控制能力。Anima teZero 无需进一步训练即可成功控制生成进程，对于给定图像，还可以实现多种新应用，包括交互式视频生成和真实图像动画。详细实验表明，该方法在 T2V 和相关应用中具有有效性。

Dec, 2023

该论文提出了一种名为 LoopAnimate 的新方法，用于生成具有一致的起始和结束帧的视频，通过解耦多级图像外观和文本语义信息，将图像外观和文本语义嵌入到扩散模型的不同位置，以提高对象准确性，并引入 Temporal Enhanced Motion Module（TEMM）来扩展编码时间和位置信息的能力，使得该方法能够生成长度为 35 帧且质量较高的视频，实验证明其在客观指标（如准确性和时间一致性）和主观评估结果上均达到了最先进的性能。

Apr, 2024

在计算机视觉中，从静态图像生成逼真的动画视频是一个重要的研究领域。本文介绍了一种基于运动先验和视频扩散模型的开放领域可控图像动画方法，能够实现对可移动区域的运动方向和速度的精确控制，同时在保持内容、场景和动作协调一致性的同时生成长度超过 100 帧的长时间视频。

May, 2024

通过将静止图像与动态相结合，提供更具吸引力的视觉体验。

Oct, 2023

利用扩散模型为给定目标 3D 动作序列中的人物从单个图像创建动画的框架，包括学习关于人体和服装不可见部分的先验知识以及呈现适当的身体姿势和纹理的新姿态。

Jan, 2024

本文提出了一种针对数字人运动合成的解决方案，使用 Denoising Diffusion Probabilistic Model 中的扩散模型和多任务架构来表示不同类别的动作内容和不同内部类别行为的样式，并使用对抗性和物理规则来实现全局引导。实验结果表明，该方法能够产生高质量、逼真的人体运动，并有效验证了多任务架构的有效性。

Dec, 2022