Champ：基于3D的人物图片转视频动画

3月25日 消息:在数字媒体和娱乐行业，如何将静态的人物图片转化为动态的视频一直是一个挑战。然而，一项名为Champ的新技术，让这个任务变得简单而高效。只需要一个原始视频和一张图片，Champ就能让图片中的人物动起来。

Champ的工作原理是，首先使用SMPL模型生成渲染深度图、法线贴图和语义贴图，这些图为潜在扩散模型提供了全面的3D形状信息。然后，结合基于骨架的动作指导，为模型提供详细的动作属性。

项目地址:h[]ttps:/[]/top.a[]ibase.[]com/to[]ol/cha[]mp

此外，Cha[]mp还使用了[]一个多层运动[]融合模块。这[]个模块整合了[]自注意力机制[]，能够在空间[]层面上整合形[]状和动作的信[]息。通过这种[]方式，Cha[]mp能够在参[]考图像和源视[]频动作之间进[]行精确的形状[]匹配。

在标准数据集[]上的实验评估[]显示，Cha[]mp在生成高[]质量人类动画[]方面具有卓越[]的性能，能够[]准确地捕捉到[]动作和形状的[]变化。这意味[]着，无论是在[]电影制作、游[]戏开发还是虚[]拟现实等领域[]，Champ[]都能提供强大[]的支持。

更令人印象深刻的是，Champ在新的自然数据集上也展现出了优秀的泛化能力。这表明，无论在任何场景下，只要有合适的输入，Champ都能生成逼真的人类动画。