3D-Aware Implicit Motion Control for View-Adaptive Human Video Generation
现存的方法通过2D pose或者显式的3D参数模型控制人物动作. 2D的方式不能新视角生成, 显式3D的方式固有的不准确性. 提出隐式, 与视角无关的表示方式, 用单视角, 多视角, 移动镜头多种类型训练数据.
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Pose-Controlled Image and Video Generation
Pose-, motion-, and trajectory-controlled image or video generation.
Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation
Character Animation是指从静态图片, 通过驱动信号, 生成人物视频. diffusion成为视觉生成的主流, 但是很难时间上维持任务详细信息的一致性. 为了保持人物IP, 引入ReferenceNet; 为了可控性和连续性, 使用pose guider控制人物动作并使用temporal modeling保持平滑的帧间过渡.
