VividPose: Advancing Stable Video Diffusion for Realistic Human Image Animation

📄 arXiv: 2405.18156v1 📥 PDF

作者: Qilin Wang, Zhengkai Jiang, Chengming Xu, Jiangning Zhang, Yabiao Wang, Xinyi Zhang, Yun Cao, Weijian Cao, Chengjie Wang, Yanwei Fu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-28

💡 一句话要点

VividPose：提出基于SVD的端到端框架，实现逼真且时序稳定的视频人物图像动画。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 人物图像动画 视频生成 Stable Video Diffusion 姿势控制 身份保持 端到端学习 SMPL-X 几何感知

📋 核心要点

  1. 现有的人物图像动画方法采用多阶段流程，容易出现外观退化和时间不一致的问题。
  2. VividPose提出基于SVD的端到端框架，通过身份感知外观控制器和几何感知姿势控制器，提升生成视频的质量。
  3. 在UBCFashion和TikTok基准测试中，VividPose达到了SOTA性能，并在真实场景数据集中表现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

人物图像动画是指根据指定的姿势序列，从静态图像生成视频。目前的方法通常采用多阶段流程，分别学习外观和运动，这经常导致外观退化和时间不一致。为了解决这些问题，我们提出了VividPose，这是一种基于Stable Video Diffusion (SVD)的创新端到端流程，可确保卓越的时间稳定性。为了增强人物身份的保留，我们提出了一个身份感知的外观控制器，该控制器集成了额外的面部信息，而不会影响其他外观细节，例如服装纹理和背景。这种方法确保生成的视频保持对人物身份的高度保真度，并在各种姿势中保留关键的面部特征。为了适应多样化的人体形状和手部动作，我们引入了一个几何感知姿势控制器，该控制器利用来自SMPL-X的密集渲染图和稀疏骨架图。这使得生成的视频能够准确对齐姿势和形状，从而提供了一个能够处理各种体型和动态手部动作的强大框架。在UBCFashion和TikTok基准上的大量定性和定量实验表明，我们的方法实现了最先进的性能。此外，VividPose在我们提出的真实场景数据集中表现出卓越的泛化能力。代码和模型即将发布。

🔬 方法详解

问题定义：人物图像动画旨在根据给定的姿势序列，从单张静态图像生成逼真的视频。现有方法通常采用多阶段流程，分别处理外观和运动信息，导致生成视频中人物身份保持不佳、外观细节丢失以及时间上的不一致性。这些问题限制了生成视频的真实感和可用性。

核心思路：VividPose的核心思路是利用Stable Video Diffusion (SVD)的强大生成能力，构建一个端到端的视频生成框架。通过引入身份感知的外观控制器和几何感知的姿势控制器，分别解决人物身份保持和姿势控制的难题。这种端到端的设计避免了多阶段流程中的信息损失，从而提升了生成视频的质量和时序稳定性。

技术框架：VividPose框架主要包含以下几个关键模块：1) 基于Stable Video Diffusion (SVD) 的视频生成主干网络；2) 身份感知的外观控制器，用于提取和保持人物的面部特征；3) 几何感知姿势控制器，利用SMPL-X的密集渲染图和稀疏骨架图，精确控制人物的姿势和体型。整个流程是端到端的，输入静态图像和姿势序列，直接输出动画视频。

关键创新：VividPose的关键创新在于其端到端的框架设计以及身份感知和几何感知控制器的引入。与传统的多阶段方法相比，端到端设计避免了信息损失，提升了生成视频的质量。身份感知控制器通过整合面部信息，有效保持了人物身份。几何感知控制器则利用SMPL-X的密集信息，实现了更精确的姿势控制，尤其是在处理复杂体型和手部动作时。

关键设计：身份感知外观控制器：具体实现细节未知，但其目标是提取并保持人物的面部特征，同时避免影响其他外观细节。几何感知姿势控制器：利用SMPL-X模型生成密集渲染图和稀疏骨架图，作为姿势控制的输入。损失函数：具体损失函数的设计未知，但需要保证生成视频的逼真度、时序稳定性和与输入姿势的一致性。网络结构：基于Stable Video Diffusion (SVD)，具体修改细节未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

VividPose在UBCFashion和TikTok数据集上取得了SOTA性能，证明了其在人物图像动画领域的优越性。此外，该方法在作者提出的真实场景数据集上表现出良好的泛化能力，表明其具有较强的实际应用潜力。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的量化分析（具体数值未知）。

🎯 应用场景

VividPose在虚拟形象生成、电影特效、游戏开发、社交媒体内容创作等领域具有广泛的应用前景。该技术可以用于快速生成逼真的人物动画视频，降低制作成本，提高创作效率。未来，该技术有望应用于个性化内容推荐、虚拟现实和增强现实等领域。

📄 摘要（原文）

Human image animation involves generating a video from a static image by following a specified pose sequence. Current approaches typically adopt a multi-stage pipeline that separately learns appearance and motion, which often leads to appearance degradation and temporal inconsistencies. To address these issues, we propose VividPose, an innovative end-to-end pipeline based on Stable Video Diffusion (SVD) that ensures superior temporal stability. To enhance the retention of human identity, we propose an identity-aware appearance controller that integrates additional facial information without compromising other appearance details such as clothing texture and background. This approach ensures that the generated videos maintain high fidelity to the identity of human subject, preserving key facial features across various poses. To accommodate diverse human body shapes and hand movements, we introduce a geometry-aware pose controller that utilizes both dense rendering maps from SMPL-X and sparse skeleton maps. This enables accurate alignment of pose and shape in the generated videos, providing a robust framework capable of handling a wide range of body shapes and dynamic hand movements. Extensive qualitative and quantitative experiments on the UBCFashion and TikTok benchmarks demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance. Furthermore, VividPose exhibits superior generalization capabilities on our proposed in-the-wild dataset. Codes and models will be available.