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Découvrez MotionCharacter : Une nouvelle façon de créer des vidéos

Crée des vidéos avec des gens réels qui ont des actions contrôlées et des identités cohérentes.

Haopeng Fang, Di Qiu, Binjie Mao, Pengfei Yan, He Tang

― 7 min lire


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Créer des Vidéos où les gens ressemblent à de vraies personnes et font des Actions spécifiques a toujours été un peu compliqué. La plupart des outils disponibles peuvent soit montrer un personnage en train de faire une action, soit garder la même Identité pour le personnage, mais pas les deux. Eh bien, prépare-toi à de bonnes nouvelles ! Découvre MotionCharacter, un nouvel outil stylé qui génère des vidéos où les gens restent cohérents et peuvent bouger de manière contrôlée.

Imagine que tu as une photo de ton pote, et que tu veux qu'il fasse un petit coucou dans une vidéo. MotionCharacter fait ça, tout en gardant la ressemblance de ton ami fidèle à la réalité. Fini les visages déformés ou les Mouvements flous !

Le problème avec les outils de génération de vidéos actuels

Les outils récents qui génèrent des vidéos à partir de textes ont souvent du mal. Ils peuvent faire bouger un personnage, mais son identité peut changer. Parfois, ils ressemblent à quelqu'un de complètement différent ! De plus, quand il s'agit de montrer différentes actions, ces outils semblent passer à côté. Tu pourrais trouver le personnage en train d’ouvrir la bouche, mais l'a-t-il fait lentement ou rapidement ? C'est là que ces anciens outils manquent de finesse.

Alors, qu'est-ce qu'on veut ? On veut des vidéos qui ont l'air de haute qualité et qui reflètent exactement les gens qu'on veut voir, se déplaçant comme on veut qu'ils se déplacent.

Qu'est-ce qui rend MotionCharacter spécial ?

MotionCharacter est conçu pour régler les problèmes qu'on a mentionnés. Au lieu de mélanger l'identité du personnage avec ses actions, il les maintient séparées et les gère parfaitement.

Garder l'identité cohérente

Une fonctionnalité cool de MotionCharacter est son module de préservation d'identité. Cela signifie que tout en changeant l'apparence du personnage ou ce qu'il fait, l'identité de base reste intacte. Ton pote aura toujours l'air de ton pote, même s'il danse comme un fou !

Donner le contrôle sur le mouvement

Une autre partie intéressante de ce système est son accent sur le contrôle du mouvement. Tu peux définir à quel point tu veux que les actions soient intenses ou douces. Si tu veux que ton pote fasse un coucou lentement ou saute de joie, MotionCharacter te permet d'ajuster ça d'un simple clic. Cette flexibilité, c'est un vrai game-changer.

Un nouveau dataset pour de meilleures vidéos

Pour rendre MotionCharacter aussi efficace que possible, les créateurs ont rassemblé un grand ensemble de clips vidéo montrant différentes actions. Ils ont soigneusement sélectionné et annoté ces vidéos avec des descriptions des mouvements. C'est comme avoir une bibliothèque d'actions bien organisée à utiliser pour générer des vidéos !

Comment fonctionne MotionCharacter

Étape 1 : Entrer une image de référence

D'abord, tu commences avec une photo de référence du personnage que tu veux voir dans la vidéo. Ça peut être n'importe qui, de ton voisin à une célébrité.

Étape 2 : Ajouter des prompts textuels

Ensuite, tu ajoutes un prompt textuel qui décrit ce que tu veux que le personnage fasse. Ce prompt peut être aussi simple que "dire bonjour" ou aussi complexe que "faire une danse joyeuse."

Étape 3 : Ajuster l'intensité du mouvement

Maintenant, tu peux ajuster à quel point tu veux que ces mouvements soient intenses ou subtils. Tu veux que ton personnage fasse un coucou doucement ? Il suffit de baisser l'intensité. Tu veux qu'il saute partout ? Monte ce réglage !

Étape 4 : Créer la vidéo

Une fois que tout est réglé, MotionCharacter se met au travail, générant une vidéo qui concrétise ta vision. Le résultat ? Une vidéo qui montre ton personnage faisant ce que tu veux, et ressemblant à lui tout le temps.

Faire des vidéos pour l'avenir

Le truc génial avec MotionCharacter, c'est qu'il a une large gamme d'applications. Les influenceurs sur les réseaux sociaux peuvent créer du contenu unique avec des avatars personnalisés, tandis que les développeurs de jeux peuvent créer des expériences immersives. Tu pourrais même réaliser des vidéos touchantes pour des réunions de famille !

Défis à venir

Bien que MotionCharacter soit impressionnant, ce n’est pas parfait. Il pourrait encore y avoir des défis pour gérer des actions très complexes ou inhabituelles. Si tu veux qu'un personnage fasse quelque chose de très spécifique, il n’y a pas toujours de garantie que ce soit bien fait. Mais avec des améliorations futures, les créateurs espèrent gérer des mouvements encore plus complexes !

Un aperçu du dataset Human-Motion

Les créateurs de MotionCharacter ont construit un dataset robuste appelé Human-Motion. Ce dataset a été constitué de plus de 100 000 clips vidéo, sélectionnés de diverses sources pour assurer la diversité.

La variété est clé

Cette bibliothèque vidéo inclut des clips de gens faisant différentes actions, de la danse à la parole. Chaque clip a été passé en revue pour assurer une qualité élevée et représenter fidèlement le mouvement humain.

Filtrage pour la qualité

Pour maintenir une qualité de premier ordre, les créateurs ont appliqué divers filtres pour s'assurer qu'aucun mauvais clip ne fasse partie du dataset. Ils ont vérifié la qualité visuelle, la résolution, et si du texte indésirable ou plusieurs visages apparaissaient dans une vidéo. Seuls les meilleurs clips ont été retenus !

Sous-titrage pour la clarté

Pour mieux comprendre les actions dans chaque vidéo, ils ont ajouté des sous-titres informatifs. Chaque vidéo a une description qui indique ce qui se passe, comme "personne faisant un coucou" ou "individu sautant." Ce détail supplémentaire aide le système à générer des vidéos basées sur les prompts des utilisateurs.

Le processus de formation

MotionCharacter utilise un processus de formation spécial pour l'aider à apprendre à créer des vidéos réalistes. Il combine à la fois des images statiques et des vidéos en mouvement pour enseigner au système l'identité et le mouvement.

Mélanger contenu statique et dynamique

En montrant au modèle à la fois des images fixes et des vidéos réelles, il apprend à gérer une variété de styles visuels. Cette approche permet à MotionCharacter de mieux s'adapter, peu importe le style de vidéo que tu veux.

Évaluer MotionCharacter

Après la formation, MotionCharacter a subi de nombreux tests pour s'assurer qu'il répond aux attentes. L'équipe a examiné divers critères pour juger de ses performances en matière de qualité vidéo et de cohérence d'identité.

Rassembler des retours

Ils ont même réalisé des études auprès des utilisateurs ! Les gens ont regardé des vidéos générées par MotionCharacter et les ont comparées à celles créées par d'autres méthodes. Les retours ont montré que les utilisateurs appréciaient plus la cohérence d'identité et le contrôle de mouvement offerts par MotionCharacter par rapport à d'autres systèmes.

Conclusion : Un avenir radieux pour la création de vidéos

MotionCharacter ouvre la voie à un nouveau type de création vidéo. En combinant la préservation de l'identité avec un contrôle de mouvement flexible, il permet aux utilisateurs de créer facilement des vidéos personnalisées et de haute qualité. Bien que des défis subsistent, en particulier avec des actions complexes, le potentiel de cet outil est incroyablement excitant.

Avec le monde en expansion des réseaux sociaux et du contenu numérique, des outils comme MotionCharacter vont devenir précieux pour les créateurs partout. Alors, prépare-toi à libérer ton réalisateur intérieur et amuse-toi à créer des vidéos qui donnent vie à tes idées ! Qui sait, peut-être qu'on verra ta création devenir virale bientôt !

Source originale

Titre: MotionCharacter: Identity-Preserving and Motion Controllable Human Video Generation

Résumé: Recent advancements in personalized Text-to-Video (T2V) generation highlight the importance of integrating character-specific identities and actions. However, previous T2V models struggle with identity consistency and controllable motion dynamics, mainly due to limited fine-grained facial and action-based textual prompts, and datasets that overlook key human attributes and actions. To address these challenges, we propose MotionCharacter, an efficient and high-fidelity human video generation framework designed for identity preservation and fine-grained motion control. We introduce an ID-preserving module to maintain identity fidelity while allowing flexible attribute modifications, and further integrate ID-consistency and region-aware loss mechanisms, significantly enhancing identity consistency and detail fidelity. Additionally, our approach incorporates a motion control module that prioritizes action-related text while maintaining subject consistency, along with a dataset, Human-Motion, which utilizes large language models to generate detailed motion descriptions. For simplify user control during inference, we parameterize motion intensity through a single coefficient, allowing for easy adjustments. Extensive experiments highlight the effectiveness of MotionCharacter, demonstrating significant improvements in ID-preserving, high-quality video generation.

Auteurs: Haopeng Fang, Di Qiu, Binjie Mao, Pengfei Yan, He Tang

Dernière mise à jour: 2024-11-30 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2411.18281

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.18281

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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