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简介
MimicMotion是由腾讯公司和上海交通大学联合研发的高质量人体动作视频生成模型。该模型通过信心感知的姿态引导，实现了对视频生成过程的可控性，提高了视频的时序平滑性，并减少了图像失真。它采用了先进的图像到视频的扩散模型，结合了时空U-Net和PoseNet，能够根据姿势序列条件生成任意长度的高质量视频。MimicMotion在多个方面显著优于先前的方法，包括手部生成质量、对参考姿势的准确遵循等。
截图
产品特色
信心感知姿态引导，根据姿势估计的置信度调整影响。
基于姿势置信度的区域损失放大，显著减少图像失真。
渐进式潜在融合策略，生成具有时序平滑性的长视频。
重叠扩散技术，用于生成任意长度的视频。
用户研究显示，MimicMotion在TikTok数据集测试集上优于基线方法。
消融研究证明了信心感知姿态引导和手部区域增强的有效性。
使用教程
1. 准备输入参考图像和姿势序列。
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2. 使用MimicMotion模型进行视频生成。
3. 根据需要调整信心感知姿态引导的参数。
4. 应用区域损失放大策略，优化特定区域的图像质量。
5. 利用渐进式潜在融合策略生成长视频。
6. 通过重叠扩散技术生成任意长度的视频。
7. 进行用户研究和消融研究，评估和改进视频生成效果。
流量来源
| 直接访问 | 44.45% | 外链引荐 | 35.58% | 邮件 | 0.13% |
| 自然搜索 | 16.96% | 社交媒体 | 2.40% | 展示广告 | 0.42% |
最新流量情况
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地理流量分布全球图
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