
AnchorCrafter是由中国科学院和腾讯联手打造的一款开源AI虚拟主播带货神器。通过先进的 AI 技术,AnchorCrafter 能生成高质量、自然流畅的带货视频,大幅提升电商视频制作效率和效果。利用 HOI-appearance perception 技术,精确捕捉和控制人与商品的交互细节,确保商品外观细节和画面质量达到行业领先水平,适用于电商平台的视频制作和产品推广。 AnchorCrafter:AI 驱动的高效带货视频生成技术 技术亮点: 人-物交互建模:AnchorCrafter 不仅能驱动虚拟模特展示商品,还能精确捕捉和控制人与商品之间的交互细节,如手部与商品的接触,从而生成更加自然和真实的视频内容。 高质量视觉效果:系统通过 HOI-appearance perception 技术,融合多视角商品图像特征,确保商品在视频中的外观细节得以精准呈现,同时利用解耦网络结构来区分和优化人与物的外观,提升视觉保真度。 训练数据高效利用:尽管训练数据集相对较小(44 个网络视频和 307 个自采视频),AnchorCrafter 通过高效的训练策略,能够在有限的资源下(如 4 卡 A100 GPU,4 万个训练步,每帧 6 帧长度)产出令人满意的效果,体现了其算法的高效性和鲁棒性。 HOI-region 重加权损失:为了强化模型对手-物交互的学习,系统采用了特定的损失函数,对手和物体区域的损失进行权重增强,确保交互部分的准确性和自然度。 技术原理: 视频扩散模型:使用扩散 Unet 和变分自编码器(VAE)来处理视频帧,通过将视频序列编码为潜在空间来生成高质量的输出。 HOI-外观感知:通过提取人类和物体的外观特征,并将其整合到主干网络中来实现外观控制,使用多视角物体参考图像来增强物体外观的识别能力。 HOI-运动注入:通过注入人类运动序列来控制物体运动,并解决物体轨迹条件和遮挡管理的问题,利用深度图作为输入,保持运动的清晰性和一致性。 HOI 区域重加权损失:通过对交互区域施加更高的训练权重,增强模型对物体细节的学习,提高最终生成视频的质量和真实性。 AnchorCrafter 使用步骤: 准备材料: 提供主播的一张照片,以及想要展示的商品照片。 选择主播: 从众多网络主播中挑选一位你最中意的,用 AI 技术将其形象“复制”到虚拟世界中。 生成视频: AnchorCrafter 会自动生成一段精彩的带货视频,包括主播的动作和表情与商品的互动。 精确控制: 根据自己的需求,设计各种各样的互动动作,让主播与商品完美融合。 导出视频: 生成完成后,导出高质量的视频,用于电商平台的推广。
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