北大等高校联手，AI动画人物更逼真

引言：

在数字世界中，人物动画的真实感和流畅性一直是技术挑战的焦点。无论是电影特效、游戏角色，还是社交媒体上的虚拟形象，生硬的动作和不自然的表情都让用户体验大打折扣。近日，由北京大学、中国科学技术大学、清华大学和香港科技大学组成的科研团队，联合推出了一项名为DisPose的创新技术，有望彻底改变这一现状。DisPose利用人工智能的力量，大幅提升人物图像动画的控制质量，让虚拟人物的动作更加自然、流畅，为数字内容创作带来新的可能性。

主体：

DisPose：打破传统，重塑动画

DisPose的核心理念在于，通过智能分析骨骼姿态和参考图像，提取有效的控制信号，从而实现对人物动画的精细控制。与传统方法不同，DisPose无需额外的密集输入（如深度图），减少了对参考角色和驱动视频之间身体形状差异的敏感性。这意味着，即使人物的体型、姿态有所不同，DisPose也能生成高质量、一致的动画效果。

DisPose的技术突破主要体现在以下几个方面：

运动场引导： DisPose首先通过DWpose估计骨骼姿态，追踪关键点的运动轨迹，生成稀疏运动场。然后，利用条件运动传播（CMP）技术，基于稀疏运动场和参考图像，预测出更精细的密集运动场，为人物的动作提供区域级的引导，确保动作的连贯性和一致性。
关键点对应： DisPose利用预训练的图像扩散模型，提取参考图像的DIFT特征，并将这些特征与关键点对应起来，形成关键点特征图。这一步骤确保了动画人物的身份信息与参考图像保持一致，避免了面部特征扭曲等问题。
即插即用模块： DisPose采用了混合ControlNet架构，可以无缝集成到现有的人物图像动画模型中，无需修改现有模型的参数。这种即插即用的特性，大大降低了技术门槛，方便开发者快速应用DisPose技术。
特征融合： DisPose通过特征融合层，将稀疏和密集运动特征结合起来，生成最终的运动场引导信号。同时，利用多尺度点编码器，将关键点特征与U-Net编码器的中间特征相结合，增强了特征的语义对应，提高了动画的真实感。

DisPose的应用前景：

DisPose的出现，不仅解决了人物动画制作中的技术难题，也为各个领域带来了广阔的应用前景：

艺术创作： 艺术家可以利用DisPose技术，创作出具有特定动作和表情的动态艺术作品，如动态绘画和数字雕塑，为艺术表达带来新的维度。
社交媒体： 用户可以生成个性化的动态头像或表情，增加社交互动的趣味性，让虚拟形象更加生动有趣。
数字人和虚拟偶像： DisPose技术可以用于创建和控制虚拟角色的动作和表情，应用于直播、视频会议或虚拟偶像表演，让虚拟角色更加逼真，互动性更强。
电影制作： 在电影后期制作中，DisPose可以用于生成或修改角色的动作，提高制作效率，降低制作成本，让电影特效更加精细。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）： 在VR和AR应用中，DisPose可以生成与用户互动的虚拟角色，提供更加自然和逼真的互动体验，提升用户沉浸感。

DisPose的技术细节：

DisPose的技术原理可以概括为以下几个步骤：

运动场估计： 从骨骼姿态生成稀疏运动场，再通过条件运动传播（CMP）生成密集运动场。
关键点特征提取： 利用预训练的图像扩散模型提取参考图像的DIFT特征，并与关键点对应。
混合ControlNet： 设计混合ControlNet，在训练期间更新，无需冻结现有模型。
特征融合： 将稀疏和密集运动特征结合，生成最终的运动场引导信号；将关键点特征与U-Net编码器的中间特征相结合。
控制信号集成： 将运动场引导和关键点对应作为额外的控制信号，注入到潜在的视频扩散模型中。

结论：

DisPose的诞生，标志着人工智能在人物动画领域的应用迈上了一个新的台阶。它不仅解决了传统方法中存在的诸多问题，也为数字内容创作带来了新的可能性。随着DisPose技术的不断发展和完善，我们有理由相信，未来的人物动画将更加自然、流畅，更加贴近真实世界。DisPose的开源项目地址（https://github.com/lihxxx/DisPose）和技术论文（https://arxiv.org/pdf/2412.09349）也为研究者和开发者提供了宝贵的资源，推动了这一领域的进一步发展。我们期待DisPose技术在未来能够被广泛应用，为数字世界带来更加精彩的体验。

参考文献：