본 논문은 이벤트 카메라 데이터를 활용하여 조건부 인간 이미지 애니메이션을 수행하는 새로운 방법인 EvAnimate를 제안합니다. 기존의 비디오 기반 방법들이 낮은 시간 해상도, 모션 블러, 조명 조건에 대한 취약성 등의 문제를 가지는 것과 달리, 이벤트 카메라는 높은 시간 해상도와 모션 블러 및 저조도 환경에 대한 강인성을 제공합니다. EvAnimate는 비동기 이벤트 데이터를 적응형 슬라이싱 비율과 밀도를 가진 3채널 표현으로 인코딩하고, 이벤트 기반 역학을 활용하도록 설계된 이중 분기 아키텍처를 통해 고품질의 시간적으로 일관된 애니메이션을 생성합니다. 또한, 특수 증강 전략을 사용하여 향상된 교차 주제 일반화를 달성합니다. 훈련 및 검증을 위한 시뮬레이션 이벤트 데이터와 실제 환경에서 촬영된 이벤트 데이터셋을 포함하는 새로운 벤치마킹을 제공하며, 실험 결과는 EvAnimate가 기존 방법보다 훨씬 높은 시간적 충실도와 강인성을 보임을 보여줍니다.
