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AniSora: Exploring the Frontiers of Animation Video Generation in the Sora Era
一、引言
论文开篇指出动画产业近年来的显著增长，动画内容的需求不断攀升，但传统动画制作流程存在劳动密集和耗时的问题，如故事板创建、关键帧生成和中间帧绘制等环节。尽管以往有研究试图借助计算机视觉技术辅助动画制作，但这些方法往往仅限于特定艺术风格，难以满足现代动画的多样化需求。作者提出 AniSora 系统，旨在解决动画视频生成中的独特挑战，包括非写实元素、夸张运动和违背物理规律的特性，同时构建专门的评估基准和指标。
二、研究背景与动机
近年来，基于扩散模型的视频生成领域取得了显著进展，但这些模型大多基于通用数据集训练，在动画视频生成领域存在不足。动画视频具有独特的艺术家风格、夸张运动和非真实感元素，给视频生成和评估带来挑战。现有的视频生成评估指标难以全面衡量动画视频的关键特性，如角色一致性、艺术风格一致性等。
三、数据处理流程
论文描述了 AniSora 的数据处理流程，从 100 万原始动画视频中通过场景检测等方法筛选出 1000 万高质量文本 - 视频对。该流程运用了文本覆盖区域评分、光流评分、美学评分和帧数等多项过滤规则，确保数据集的高质量和多样性。此外，考虑到职业生成动画与用户生成动画的质量差异，作者基于职业动画数据微调模型，以提升性能。
四、AniSora 系统架构
AniSora 系统包含一个统一的扩散框架，借助时空掩码模块支持多种动画制作任务，如图像到视频生成、关键帧插值和局部图像引导动画。系统以 DiT（扩散Transformer）为基础模型，结合 3D 因果 VAE 进行时空数据压缩，并采用打补丁（patchify）、三维全注意力模块等技术有效捕捉时空依赖关系，实现高效动画生成。
（一）时空掩码模块
该模块通过在指定位置放置引导帧并生成对应掩码序列，实现关键帧插值和运动控制等高级功能。它支持根据引导帧位置生成中间帧，以实现平滑过渡，并允许对运动区域进行精确控制，极大提升艺术家对视频内容的掌控能力，减少工作量。
（二）运动区域条件支持
AniSora 可基于运动区域掩码进行条件视频生成。通过检测视频首帧的前景区域并跟踪后续帧，生成统一的运动区域掩码，从而实现对特定区域的动态控制，如让不同角色独立运动或控制背景元素。
五、模型训练策略
作者采用监督微调（SFT）策略，在自定义动画数据集上对预训练模型 CogVideoX 进行微调。训练过程中运用多任务学习，将图像生成任务纳入训练框架，提升模型对不同艺术风格的泛化能力。此外，采用从弱到强的训练策略，逐步提升模型在不同分辨率和帧率下的表现，并通过去除生成字幕等有效训练技巧进一步优化模型性能。
六、评估基准与指标
鉴于缺乏专门针对动画视频生成的评估数据集和指标，作者构建了包含 948 个动画视频的基准数据集，并提出 6 个评估维度：视觉外观（包括视觉流畅度、视觉运动和视觉吸引力）和视觉一致性（包括文本 - 视频一致性、图像 - 视频一致性和角色一致性）。基于此，开发了与人类评分标准对齐的评估模型，并通过人工标注验证其有效性。
七、实验结果与分析
实验部分对比了 AniSora 与其他 5 种方法（Open-sora、Open-sora-plan、Cogvideox、Vidu-1.5 和 MiniMax-I2V01）在基准数据集上的表现。结果表明，AniSora 在视觉流畅度、角色一致性等多个维度上优于其他方法，尤其在关键帧插值和运动区域控制任务中表现出色。此外，论文还探讨了 2D 与 3D 动画生成的差异，发现 3D 动画生成质量整体优于 2D 动画，归因于预训练模型对基于物理引擎的 3D 动画数据的更好适配性。多任务学习和高分辨率微调的有效性也通过实验得到验证。
八、结论与展望
论文总结了 AniSora 系统在动画视频生成领域的创新与优势，包括高质量数据处理流程、统一的生成模型和专门的评估基准。作者指出尽管取得了一定成果，但生成视频中仍存在一些伪影和闪烁问题。未来工作将结合强化学习与评估基准，进一步提升视频生成质量，并计划在基准数据集上评估更多模型，为模型优化提供参考。
