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news 2025/10/29 12:48:15

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项目背景

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近年来，基于扩散模型（diffusion models）的人物图像动画化方法取得了显著进展，例如 Animate Anyone 在生成一致性和泛化性方面表现优异。然而，这些方法在处理人物与环境之间的空间关系和人-物体交互（human-object interaction）时存在局限性，生成的动画往往无法自然融入环境上下文。例如，人物动作可能与环境不协调，缺乏合理的互动性。

Animate Anyone 2 的目标是解决这一问题，通过引入环境表征（environment affordance）作为条件输入，生成能够与环境协调一致的人物动画。具体而言，该模型将环境定义为视频中排除人物的区域，并通过生成符合环境上下文的人物来实现这一目标。这一创新旨在提升动画的真实感和实用性，尤其适用于需要复杂场景互动的应用程序，如虚拟现实（VR）、游戏开发和电影特效。

技术架构

Animate Anyone 2 的技术架构基于扩散模型框架，特别是潜在扩散模型（Latent Diffusion Models, LDM），其核心是通过预训练的变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）将图像转换为潜在空间（latent space），以减少计算复杂度并提升生成质量。

扩散模型框架

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基础架构：模型扩展了 2D UNet 为 3D UNet，结合了 AnimateDiff 的时间层（temporal layers），以处理视频序列的生成。
训练目标：训练目标是最小化预测噪声与实际噪声之间的均方误差。
实现细节：训练使用 8 个 NVIDIA A100 GPU，训练 100,000 步，批量大小为 8，视频长度为 16 帧。中心裁剪确保角色包含在帧内，参考图像随机采样，并与随机背景合成。

条件生成机制

外观特征提取：使用 ReferenceNet 从参考图像中提取外观特征，通过空间注意力机制（spatial attention）在 midblock 和 upblock 中与扩散模型融合。
条件嵌入：条件嵌入包括环境序列、动作序列和物体序列，分别通过 VAE 编码器、姿态调制和物体引导器处理。这些条件输入确保生成的动画与驱动视频的上下文一致。

物体注入与空间融合

物体引导器（Object Guider）：采用轻量级的全卷积架构（fully convolutional architecture），从物体潜在表示中提取多尺度特征，通过 3x3 Conv2D 下采样四次，与 DenoisingNet 的 midblock 和 upblock 对齐。
物体提取：使用视觉语言模型（VLM）进行定位，或手动标注，随后通过 SAM2 提取掩码。

姿态调制与时间建模

深度姿态调制：使用 Sapien 工具提取骨骼和深度信息，通过 Conv2D 处理后，通过交叉注意力（cross-attention）将深度信息融入骨骼特征。
时间建模：使用 Conv3D 进行时间建模，处理多样化的动作模式，确保动画的流畅性和一致性。

推理与长视频处理

推理时，长视频被分割为多个片段，每个片段使用前一个片段的最后一帧作为时间参考，确保过渡平滑。例如，生成的动画片段在 TikTok 数据集上的表现显示出优异的流体性和动态性，尤其在处理复杂动作（如 Joaquin Phoenix 的 Joker 流动作）时表现突出。

性能对比

详见技术报告
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