MimicMotion

MimicMotion是腾讯推出的高质量人类动作视频生成框架，利用置信度感知的姿态引导技术，生成时间平滑、细节丰富的动态视频。该框架通过区域损失放大和渐进式潜在融合策略，实现了任意长度视频的高效生成，并对视频内容进行精确控制，包括动作、姿势和视频风格等，适用于多种应用场景。 MimicMotion-腾讯推出的高质量人类动作视频生成框架 类似阿里的通义舞王，但效果看起来比阿里通义舞王好很多，MimicMotion支持面部特征和唇形同步，不止可以搞跳舞视频，也可以做数字人。 MimicMotion的主要功能特点 置信度感知的姿态引导：通过姿态置信度分数，自适应调整姿态引导的影响，确保视频帧的高质量和时间上的平滑过渡。 区域损失放大：基于姿态置信度放大高置信度区域的损失，减少图像失真，提升视频细节。 渐进式潜在融合：生成任意长度的视频，资源消耗可控，适用于长视频生成。 多样化视频生成：能够根据用户提供的姿态指导生成各种动作的视频内容，如舞蹈、运动或日常活动。 控制视频长度：用户可以指定视频的持续时间，从几秒的短片段到几分钟甚至更长的完整视频。 技术原理 MimicMotion结合了图像到视频扩散模型与新颖的基于信心的姿态指导。该模型的可训练组件包括时空U-Net和PoseNet，用于引入姿态序列作为条件。基于信心的姿态指导的关键特性包括： 1) 姿态序列伴随着关键点置信度分数，使模型能够根据分数动态调整姿态指导的影响。 2) 在损失函数中，对置信度高的区域给予更大的权重，在训练中放大它们的影响。 1、姿态引导的视频生成：利用用户提供的姿态序列作为输入条件，引导视频内容的生成。这样可以根据姿态的变化合成相应的动作。 2、置信度感知的姿态指导：通过分析姿态估计模型提供的置信度分数，对姿态序列中的每个关键点进行加权，以减少不准确姿态估计对生成结果的影响。 3、区域损失放大：针对手部等容易失真的区域，在损失函数中增加权重，提高生成视频的手部细节质量。 4、潜在扩散模型：使用潜在扩散模型提高生成效率和质量，减少计算成本。 5、渐进式潜在融合：生成长视频时，通过逐步融合重叠帧的潜在特征，实现视频段之间的平滑过渡。 6、预训练模型的利用：基于预训练的视频生成模型（如Stable Video Diffusion, SVD），减少训练所需的数据量和计算资源。 这些技术共同作用，使MimicMotion能够生成高质量、细节丰富且时间平滑的视频内容。 适用场景 娱乐和媒体行业：生成细节丰富、平滑连贯的电影特效和动画人物动作视频。 游戏开发：制作真实感强、动作流畅的游戏角色动画。 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：创建逼真的虚拟人物互动视频。 自动视频编辑：通过模仿现有视频中的动作，自动生成新的视频片段，适用于剪辑和合成。 特效制作：在影视特效制作中辅助设计师生成逼真的动作和特效，提高制作效率。 社交媒体内容创作：生成舞蹈短片或复杂的运动场景，适用于社交媒体平台。 体育训练和康复医疗：生成运动指导视频，辅助体育训练和康复。