FlexiAct— 清华联合腾讯推出的动作迁移模型

DDD
发布: 2025-05-09 16:04:11
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FlexiAct是什么

flexiact是由清华大学与腾讯arc实验室共同开发的新型动作迁移模型。该模型能够在提供目标图像的情况下,将参考视频中的动作准确地转移到目标主体上,即使在空间结构差异显著或跨域的异构场景中,也能实现精确的动作匹配和外观一致性。flexiact通过引入轻量级的refadapter模块和频率感知动作提取(fae)模块,克服了现有方法在布局、视角和骨架结构差异方面的局限性,同时保持了身份的一致性。该模型在人物和动物的动作迁移方面表现优异,具有广泛的应用潜力。

FlexiAct— 清华联合腾讯推出的动作迁移模型FlexiAct的主要功能

  • 跨主体动作迁移:支持将动作从一个人转移到另一个人,或从人转移到动物。
  • 保持外观一致性:在转移动作的同时,确保目标主体的外观(如服装、发型等)与原始目标图像保持一致。
  • 灵活的空间结构适配:即使参考视频和目标图像在布局、视角和骨架结构上存在差异,也能实现动作的自然转移。

FlexiAct的技术原理

  • RefAdapter(空间结构适配器):RefAdapter是一个轻量级的图像条件适配器,主要用于解决参考视频和目标图像之间的空间结构差异问题。在训练过程中,随机选择视频帧作为条件图像,以最大化空间结构的差异性。这使得模型能够适应不同的姿态、布局和视角,同时保持外观的一致性。通过注入少量可训练参数(如LoRA模块),在CogVideoX-I2V的MMDiT层中实现灵活的空间适配,避免了传统方法中的严格约束。
  • 频率感知动作提取:FAE是一个创新的动作提取模块,直接在去噪过程中完成动作提取,不依赖于独立的时空架构。FAE观察到在去噪的不同时间步中,模型对运动(低频)和外观细节(高频)的关注程度不同。在早期时间步中,模型更关注运动信息;在后期时间步中,模型更关注外观细节。FAE基于动态调整注意力权重,优先在早期时间步提取运动信息,在后期时间步关注外观细节,从而实现精准的动作提取和控制。

FlexiAct的项目地址

FlexiAct的应用场景

  • 影视制作:快速生成逼真的角色动作,降低拍摄成本。
  • 游戏开发:为游戏角色生成多样化的动作,提升游戏体验。
  • 广告营销:生成虚拟代言人的动作,增强广告的吸引力。
  • 教育培训:生成教学和康复训练的动作,辅助学习和恢复。
  • 娱乐互动:支持用户创作有趣的视频,提升娱乐体验。

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