DreaMoving-生成高质量的人类舞蹈视频

DreaMoving 简介

DreaMoving 是一个先进的、基于扩散技术的视频生成框架，专注于制作定制化的高质量人类舞蹈视频。该框架的核心功能是根据给定的目标身份和一系列姿势，生成在不同场景中跳舞的视频。为了实现这一目的，DreaMoving 结合了视频控制网络和内容引导机制，旨在实现对视频动作的精确控制以及保持目标身份的一致性。该模型用户友好，能够与大多数风格检查点兼容，产生多样化的定制结果。

DreaMoving 项目地址：

– DreaMoving 官网链接https://dreamoving.github.io/dreamoving

DreaMoving 框架概述：

– Video ControlNet：它是一种图像控制网络，通过在每个 U-Net 单元之后嵌入运动块，将控制序列（如姿态或深度信息）转化为附加的时间残差信号。
– Denoising U-Net：这是建立在 Stable-Diffusion U-Net 基础上的变体，添加了专为视频生成设计的运动块。
– 内容导览器：能够将输入文本提示和外观表达式（如人脸，可选地包括服饰）转换到内容嵌入中，方便进行交叉注意力处理。

结果特点：

– 高质量视频生成：DreaMoving 能够根据提供的引导序列和简单的内容描述（如文本和参考图像）来生成高质量和高保真度的定制视频。
– 身份控制：它展示了通过使用人脸参照图像进行身份保留、借助姿势序列进行精确运动操控，以及使用特定文本提示来实现全面视频外貌控制的能力。

DreaMoving 是一个极具前瞻性的工具，对于舞蹈爱好者、视频制作人和视觉艺术家来说，它提供了一种全新的创作手段，让用户能够创作出富有活力且高度个性化的舞蹈视频。通过结合最新技术的纯粹创造力，DreaMoving 成功解决了在视频制作上的多个常见挑战，例如运动控制精确性和身份在动画中的保真度。