看！现在正有四位小姐姐在你面前大秀热舞：
以为是某些主播在短视频平台发布的作品？
No，No，No。
真实答案是：假的，生成的，而且还是只靠了
一张图
的那种！真实的打开方式是这样的：
这就是来自新加坡国立大学和字节跳动最新的一项研究，名叫
MagicAnimate
。它的作用简单来说可以总结为一个公式：一张
图片
+ 一组动作
= 毫无违和感的视频
。然后啊，这项技术一经公布，可谓是在科技圈里掀起了不小的波澜，众多科技大佬和极客们纷纷下场耍了起来。
就连
HuggingFace CTO
都拿自己的头像体验了一把：顺便还风趣地开了句玩笑：
这算是健身了吧？我这周可以不去健身房了。
还有相当与时俱进的网友，拿着刚出炉的
GTA6
（侠盗猎车手6）预告片中的人物玩了一把：甚至就连表情包们也成了网友们pick的对象……
MagicAnimate可以说是把科技圈的目光聚焦到了自己身上，因此也有网友调侃说：
OpenAI可以休息一下了。
火，着实是火。
一张图即可生成一段舞
那么如此火爆的MagicAnimate，该如何“食用”？
话不多说，我们现在就来手把手地体验一次。
目前项目团队已经在HuggingFace中开放了在线体验的页面：
操作也是非常得简单，只需三步即可：
- 上传一张静态人物照片
- 上传想要生成的动作demo视频
- 调整参数，点击“Animate”即可
例如下面就是鄙人照片和一段近期席卷全球的《科目三》舞蹈片段：
△视频源：抖音（ID：QC0217）
也可以选择页面下方提供的模版进行体验：
不过需要注意的是，由于MagicAnimate目前过于火爆，在生成的过程中可能会出现“宕机”的情况：
即便成功“食用”，可能也得排大队……
（没错！截至发稿，还是没有等到结果！）
除此之外，MagicAnimate在GitHub中也给出了本地体验的方式，感兴趣的小伙伴可以试试哦~
那么接下来的一个问题便是：
怎么做到的？
整体而言，MagicAnimate采用的是基于
扩散模型
（diffusion）的一个框架，目的就是增强时间一致性、保持参考图像的真实性，并提高动画保真度。为此，团队首先开发了一个
视频扩散模型
（Temporal Consistency Modeling）来编码时间信息。这个模型通过在扩散网络中加入时间注意力模块，来编码时间信息，从而确保动画中各帧之间的时间一致性。
其次，为了保持帧间的外观一致性，团队引入了一种新的
外观编码器
（Appearance Encoder）来保留参考图像的复杂细节。这个编码器与以往使用CLIP编码的方法不同，能够提取密集的视觉特征来引导动画，从而更好地保留身份、背景和服装等信息。
在这两项创新技术的基础之上，团队进一步采用了一种简单的视频融合技术（Video Fusion Technique）来促进长视频动画的平滑过渡。
最终，在两个基准上的实验表明，MagicAnimate的结果要远优于以往的方法。
尤其是在具有挑战性的TikTok舞蹈数据集上，MagicAnimate在视频保真度方面比最强基线高出38%以上！
团队所给出的定性比较如下：
以及与cross-ID的SOTA基线相比，结果如下：
One More Thing
不得不说，诸如MagicAnimate的项目最近着实是有点火爆。
这不，在它“出道”前不久，
阿里
团队也发布了一个名叫Animate Anyone
的项目，同样是只要“一张图”和“想要的动作”：由此，也有网友发出了疑问：
这似乎是MagicAnimate和AnimateAnyone之间的战争。
谁更胜一筹？
你觉得呢？
论文地址：https://arxiv.org/abs/2311.16498
一致性扩散模型参考图像huggingface视频扩散cto人物照片arxivurl健身房code在线体验长视频clipanimateanyone短视频openaidiffusion视觉特征ide创新技术appgit注意力cligithub表情包tiktok数据集真实性
