AnimateDiff – 擴展文生圖模型生成動畫的框架

AnimateDiff是什麼？

AnimateDiff是由上海人工智能實驗室、香港中文大學和斯坦福大學的研究人員推出的一款將個性化的文本到圖像模型擴展爲動畫生成器的框架，其核心在於它能夠利用從大規模視頻數據集中學習到的運動先驗知識，可以作爲 Stable Diffusion 文生圖模型的插件，允許用戶將靜態圖像轉換爲動態動畫。該框架的目的是簡化動畫生成的過程，使得用戶能夠通過文本描述來控制動畫的內容和風格，而無需進行特定的模型調優。

AnimateDiff的官網入口

• 官方項目主頁：https://animatediff.github.io/
• Arxiv研究論文：https://arxiv.org/abs/2307.04725
• GitHub代碼庫：https://github.com/guoyww/animatediff/
• Hugging Face Demo：https://huggingface.co/spaces/guoyww/AnimateDiff
• OpenXLab Demo：https://openxlab.org.cn/apps/detail/Masbfca/AnimateDiff

AnimateDiff的功能特色

• 個性化動畫生成：AnimateDiff允許用戶將個性化的文本到圖像模型（如Stable Diffusion）轉化爲動畫生成器。這意味着用戶可以輸入文本描述，模型不僅能夠生成靜態圖像，還能生成與文本描述相符的動畫序列。
• 無需模型特定調整：AnimateDiff的核心優勢在於它不需要對個性化模型進行額外的調整。用戶可以直接使用框架中預訓練的運動建模模塊，將其插入到個性化T2I模型中，實現動畫生成。
• 保持風格特性：在生成動畫的過程中，AnimateDiff能夠保持個性化模型的領域特性，確保生成的動畫內容與用戶定製的風格和主題保持一致。
• 跨領域應用：AnimateDiff支持多種領域的個性化模型，包括動漫、2D卡通、3D動畫和現實攝影等，使得用戶可以在不同風格和主題之間自由切換，創作多樣化的動畫內容。
• 易於集成：AnimateDiff的設計使得它易於與現有的個性化T2I模型集成，用戶無需具備深厚的技術背景即可使用，大大降低了使用門檻。

AnimateDiff的工作原理

1. 運動建模模塊的插入：首先，AnimateDiff在現有的文本到圖像模型中插入一個專門設計的運動建模模塊。這個模塊負責理解和生成動畫中的運動信息，它被設計爲能夠在模型的不同分辨率層次上工作，以確保生成的動畫在細節上保持一致性。
2. 視頻數據訓練：運動建模模塊通過在大規模視頻數據集上進行訓練，學習視頻中的運動模式。這個訓練過程是在模型的凍結狀態下進行的，即基礎T2I模型的參數保持不變，以避免影響其原有的圖像生成能力。
3. 時間維度的注意力機制：AnimateDiff使用標準的注意力機制（如Transformer中的自注意力）來處理時間維度。這種機制允許模型在生成動畫的每一幀時，都能夠考慮到前一幀和後一幀的信息，從而實現平滑的過渡和連貫的動作。
4. 動畫生成：待運動建模模塊訓練完成，它就可以被插入到任何基於同一基礎文生圖模型的個性化模型中。在生成動畫時，用戶輸入文本描述，模型會結合文本內容和運動建模模塊學習到的運動先驗知識，生成與文本描述相符的動畫序列。