MOFA-Video是什么
MOFA-Video是由腾讯AI实验室和东京大学的研究人员开源的一个可控性的图像生成视频的模型,该技术利用生成运动场适应器对图像进行动画处理以生成视频。MOFA-Video能够在预训练的Stable Video Diffusion模型基础上,通过稀疏控制信号如手动轨迹、面部标记序列或音频等,实现对视频生成过程中动作的精细控制。MOFA-Video不仅能够单独使用这些控制信号,还能将它们组合使用,以零样本(zero-shot)的方式进行更复杂的动画制作,提供了一种全新的、高度可控的图像动画视频解决方案。

MOFA-Video的功能特色
轨迹控制动画:用户通过在图像上手动绘制轨迹,指导MOFA-Video生成相应的视频动画。这种功能特别适合需要精确控制物体或相机运动的场景。面部关键点动画:系统利用面部关键点数据,如通过面部识别技术获得的标记,来生成逼真的面部表情和头部动作动画。混合控制动画:MOFA-Video能够将轨迹控制和面部关键点控制相结合,实现面部表情和身体动作的同步动画,创造出复杂的多部分动画效果。 音频驱动面部动画:通过分析音频信号,MOFA-Video能够生成与语音或音乐同步的面部动画,例如口型同步。视频驱动面部动画:使用参考视频,MOFA-Video能够使静态图像中的面部动作模仿视频中的动作,实现动态的面部表情再现。 零样本多模态控制:MOFA-Video支持零样本学习,即不同控制信号可以无需额外训练即可组合使用,这大大提高了动画生成的灵活性和多样性。长视频生成能力:通过采用周期性采样策略,MOFA-Video能够生成比传统模型更长的视频动画,突破了帧数限制。用户界面操作:MOFA-Video提供了基于Gradio的简单易用的用户界面,用户可以通过这个界面直观地进行动画生成,无需具备专业的编程技能。
MOFA-Video的官网入口
官方项目主页:https://myniuuu.github.io/MOFA_Video GitHub代码库:https://github.com/MyNiuuu/MOFA-Video基于轨迹的图像动画Gradio演示和模型检查点:https://huggingface.co/MyNiuuu/MOFA-Video-Traj Gradio演示和混合控制图像动画检查点:https://huggingface.co/MyNiuuu/MOFA-Video-HybridMOFA-Video的工作原理
