Bytedance machte nur KI -Videos um das Blasen! - Omnihuman 1

Bytedance's bahnbrechender Omnihuman-1-Rahmen revolutioniert die menschliche Animation! Dieses neue Modell, das in einem kürzlich erschienenen Forschungsarbeit beschrieben ist, nutzt eine Diffusionstransformator -Architektur, um unglaublich realistische menschliche Videos aus einem einzelnen Bild- und Audioeingang zu erzeugen. Vergessen Sie komplexe Setups - Omnihuman vereinfacht den Prozess und liefert überlegene Ergebnisse. Lassen Sie uns in die Details eintauchen.

Inhaltsverzeichnis

• Einschränkungen vorhandener Animationsmodelle
• Die Omnihuman-1-Lösung: ein multimodaler Ansatz
• Beispiel omnihuman-1-Videos
• Modelltraining und Architektur
• Die Omni-Konditions-Trainingsstrategie
• Experimentelle Validierung und Leistung
• Ablationsstudie: Optimierung des Trainingsprozesses
• erweiterte visuelle Ergebnisse: Vielseitigkeit zeigt
• Schlussfolgerung

Einschränkungen bestehender menschlicher Animationsmodelle

aktuelle menschliche Animationsmodelle leiden häufig unter Einschränkungen. Sie verlassen sich häufig auf kleine, spezialisierte Datensätze, was zu minderwertigen, unflexiblen Animationen führt. Viele kämpfen mit der Verallgemeinerung über verschiedene Kontexte hinweg und fehlen Realismus und Fluidität. Die Abhängigkeit von einzelnen Eingabemodalitäten (z. B. nur Text oder Bild) beschränkt ihre Fähigkeit, die Nuancen der menschlichen Bewegung und des Ausdrucks zu erfassen.

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Die Omnihuman-1-Lösung

omnihuman-1 geht diese Herausforderungen direkt mit einem multimodalen Ansatz vor. Es integriert Text, Audio und Informationen als Konditionierungssignale und erstellen kontextuell reichhaltige und realistische Animationen. Das innovative Omni-Konditionen-Design bewahrt die Identitäts- und Hintergrunddetails der Themen aus dem Referenzbild und gewährleistet die Konsistenz. Eine einzigartige Trainingsstrategie maximiert die Datennutzung und verhindert die Überanpassung und Steigerung der Leistung.

Beispiel omnihuman-1-Videos

omnihuman-1 generiert realistische Videos aus nur einem Bild und Audio. Es kümmert sich um verschiedene visuelle und Audio -Stile und produziert Videos in einem beliebigen Seitenverhältnis und dem Körperanteil. Die resultierenden Animationen enthalten detaillierte Bewegung, Beleuchtung und Texturen. (Hinweis: Referenzbilder werden für die Kürze weggelassen, aber auf Anfrage verfügbar.)

redet

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singen

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Vielfalt

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Halbkörperfälle mit Händen

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Modelltraining und Architektur

omnihuman-1s Training nutzt ein Multi-Kondition-Diffusionsmodell. Der Kern ist ein vorgebildetes Seetangmodell (MMDIT-Architektur), das ursprünglich auf allgemeinen Text-Video-Paaren ausgebildet ist. Dies wird dann für die menschliche Videogenerierung durch Integration von Text-, Audio- und Pose -Signalen angepasst. Ein kausaler 3D -Variationsautoencoder (3DVAE) veranstaltet Videos in einen latenten Raum für eine effiziente Denoising. Die Architektur wiederverwendet den Denoising -Prozess geschickt wieder, um die Identität und den Hintergrund der Subjekte aus dem Referenzbild zu erhalten.

Modellarchitekturdiagramm

Die Omni-Konditions-Trainingsstrategie

Dieser dreistufige Prozess verfeinert das Diffusionsmodell progressiv. Es führt nach ihrer Bewegungskorrelationsstärke (schwach bis stark) Konditionierungsmodalitäten (Text, Audio, Pose) ein. Dies gewährleistet einen ausgewogenen Beitrag aus jeder Modalität und optimiert die Animationsqualität. Die Audio -Konditionierung verwendet WAV2VEC für die Feature -Extraktion, und die Pose Conditioning integriert Pose -Wärmemaps.

Experimentelle Validierung und Leistung

Das Papier zeigt eine strenge experimentelle Validierung unter Verwendung eines massiven Datensatzes (18,7.000 Stunden von Daten im Zusammenhang mit Menschen). OmniHuman-1 übertrifft vorhandene Methoden über verschiedene Metriken hinweg (IQA, ASE, Sync-C, FID, FVD) und demonstriert seine überlegene Leistung und Vielseitigkeit bei der Behandlung verschiedener Eingangskonfigurationen.

Ablationsstudie: Optimierung des Trainingsprozesses

Die Ablationsstudie untersucht die Auswirkungen verschiedener Trainingsdatenverhältnisse für jede Modalität. Es zeigt optimale Verhältnisse für Audio- und Pose -Daten, den Realismus und den Dynamikbereich aus. Die Studie unterstreicht auch die Bedeutung eines ausreichenden Referenzbildverhältnisses für die Erhaltung von Identität und visueller Treue. Visualisierungen zeigen deutlich die Auswirkungen unterschiedlicher Audio- und Pose -Bedingungenverhältnisse.

Erweiterte visuelle Ergebnisse: Vielseitigkeit zeigt

Die erweiterten visuellen Ergebnisse zeigen die Fähigkeit von Omnihuman-1, verschiedene und qualitativ hochwertige Animationen zu erzeugen und seine Fähigkeit zu markieren, verschiedene Stile, Objektinteraktionen und posegesteuerte Szenarien zu bewältigen.

Schlussfolgerung

omnihuman-1 stellt einen signifikanten Sprung nach vorne in der menschlichen Videogenerierung dar. Seine Fähigkeit, realistische Animationen aus begrenzten Eingaben und seine multimodalen Fähigkeiten zu erstellen, macht es zu einer wirklich bemerkenswerten Leistung. Dieses Modell ist bereit, das Gebiet der digitalen Animation zu revolutionieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBytedance machte nur KI -Videos um das Blasen! - Omnihuman 1. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!