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MimicMotion : Génération de vidéos de mouvements humains de haute qualité avec guidage de pose fiable
Created by
Haebom
Auteur
Yuang Zhang, Jiaxi Gu, Li-Wen Wang, Han Wang, Junqi Cheng, Yuefeng Zhu, Fangyuan Zou
Contour
Dans cet article, nous proposons MimicMotion, un framework de génération vidéo contrôlable de haute qualité. Pour surmonter les limites des techniques de génération vidéo existantes, telles que la contrôlabilité, la longueur des vidéos et le manque de détails, MimicMotion génère des vidéos de haute qualité de longueur arbitraire en imitant des guides de mouvement spécifiques. Grâce à un guidage de pose basé sur la confiance, à une amplification des pertes locales basée sur la confiance des poses et à des stratégies de fusion latente progressive, il permet d'obtenir une qualité d'image élevée, une fluidité temporelle, une distorsion d'image réduite et une génération vidéo efficace à long terme. Grâce à des expérimentations et des études utilisateurs, nous démontrons des performances améliorées par rapport aux méthodes existantes. Les résultats détaillés sont disponibles sur la page du projet ( https://tencent.github.io/MimicMotion ).
Contribuer au développement d’une technologie de génération de vidéos de longueur arbitraire contrôlables et de haute qualité.
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Amélioration de la qualité de l'image grâce à un guidage de pose basé sur la confiance et à une amplification des pertes locales.
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Augmenter l'efficacité de la génération vidéo à long terme grâce à des stratégies de fusion latente progressive.
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Développer le potentiel des technologies de création vidéo dans une gamme d’applications.
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Limitations:
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L'article ne fait pas spécifiquement référence à __T312358_____. Une analyse plus approfondie des limites de performance et des axes d'amélioration de MimicMotion est nécessaire dans le cadre de recherches futures.
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Les résultats sur la page du projet nécessitent une validation.
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Une évaluation des performances de généralisation pour différents types de guidage de mouvement est nécessaire.
