Generative AI for Cel-Animation: A Survey
作者: Yolo Y. Tang, Junjia Guo, Pinxin Liu, Zhiyuan Wang, Hang Hua, Jia-Xing Zhong, Yunzhong Xiao, Chao Huang, Luchuan Song, Susan Liang, Yizhi Song, Liu He, Jing Bi, Mingqian Feng, Xinyang Li, Zeliang Zhang, Chenliang Xu
分类: cs.CV, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2025-01-08 (更新: 2025-11-25)
备注: Accepted by ICCV 2025 AISTORY Workshop
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述性研究：生成式AI赋能赛璐珞动画制作流程
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成式AI 赛璐珞动画 动画制作 中间帧生成 图像着色
📋 核心要点
- 传统赛璐珞动画制作流程繁琐耗时，依赖大量人工，效率低下，难以满足日益增长的动画内容需求。
- 本研究综述了生成式AI在赛璐珞动画制作中的应用，涵盖中间帧生成、着色和故事板创建等环节，旨在降低制作门槛。
- 通过集成GenAI工具，如AniDoc、ToonCrafter和AniSora，艺术家可以更专注于创意表达，提升动画制作的效率和质量。
📝 摘要（中文）
传统的赛璐珞动画制作流程包含故事板制作、布局设计、关键帧动画、中间帧生成和着色等多个步骤，需要大量的人工、专业技术和时间投入。这些挑战长期以来阻碍了赛璐珞动画制作的效率和可扩展性。生成式人工智能（GenAI）的兴起，包括大型语言模型、多模态模型和扩散模型，通过自动化中间帧生成、着色和故事板创建等任务，提供了创新的解决方案。本综述探讨了GenAI如何通过降低技术门槛、通过AniDoc、ToonCrafter和AniSora等工具扩大更广泛创作者的可访问性，并使艺术家能够更多地关注创意表达和艺术创新，从而彻底改变传统的动画工作流程。尽管具有潜力，但视觉一致性、风格连贯性和伦理考量等挑战仍然存在。此外，本文还探讨了人工智能辅助动画的未来方向和进展。
🔬 方法详解
问题定义：传统赛璐珞动画制作流程高度依赖人工，包括故事板、布局、关键帧、中间帧和着色等环节，耗时费力，且需要专业技能。现有方法难以满足快速增长的动画内容需求，并且制作成本高昂。现有方法在保持视觉一致性和风格连贯性方面存在挑战。
核心思路：利用生成式AI（GenAI）模型，如大型语言模型、多模态模型和扩散模型，自动化动画制作流程中的关键环节，例如中间帧生成、着色和故事板创建。通过AI赋能，降低技术门槛，提高制作效率，并使艺术家能够更专注于创意表达。
技术框架：该综述并未提出新的技术框架，而是对现有基于GenAI的动画制作方法进行了梳理和总结。涉及的技术模块包括：用于故事板生成的文本到图像模型，用于中间帧生成的图像到图像模型，以及用于着色的图像着色模型。整体流程通常包括：输入初始动画素材，利用GenAI模型进行处理，输出最终动画作品。
关键创新：该论文的关键创新在于对生成式AI在赛璐珞动画制作中的应用进行了全面的综述，总结了现有方法的优缺点，并指出了未来的发展方向。它并没有提出新的算法或模型，而是对现有技术进行了系统性的整理和分析。
关键设计：由于是综述性文章，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。文章重点关注不同GenAI模型在动画制作中的应用，例如，扩散模型在图像生成方面的优势，以及大型语言模型在故事板生成方面的潜力。未来的研究方向可能包括：如何提高生成动画的视觉一致性和风格连贯性，如何利用多模态模型更好地理解动画内容，以及如何解决GenAI在动画制作中的伦理问题。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述重点介绍了利用生成式AI在赛璐珞动画制作中的应用，涵盖了故事板生成、中间帧生成和着色等多个环节。通过分析现有方法，指出了GenAI在降低技术门槛、提高制作效率和促进创意表达方面的潜力。同时，也强调了视觉一致性、风格连贯性和伦理考量等挑战，为未来的研究方向提供了参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于动画制作公司、独立动画工作室以及个人动画创作者。通过利用GenAI工具，可以显著降低动画制作成本，缩短制作周期，并提高动画作品的质量。此外，该研究还有助于推动动画教育的发展，使更多人能够参与到动画创作中来。未来，随着GenAI技术的不断发展，动画制作将变得更加智能化和自动化。
📄 摘要（原文）
Traditional Celluloid (Cel) Animation production pipeline encompasses multiple essential steps, including storyboarding, layout design, keyframe animation, inbetweening, and colorization, which demand substantial manual effort, technical expertise, and significant time investment. These challenges have historically impeded the efficiency and scalability of Cel-Animation production. The rise of generative artificial intelligence (GenAI), encompassing large language models, multimodal models, and diffusion models, offers innovative solutions by automating tasks such as inbetween frame generation, colorization, and storyboard creation. This survey explores how GenAI integration is revolutionizing traditional animation workflows by lowering technical barriers, broadening accessibility for a wider range of creators through tools like AniDoc, ToonCrafter, and AniSora, and enabling artists to focus more on creative expression and artistic innovation. Despite its potential, challenges like visual consistency, stylistic coherence, and ethical considerations persist. Additionally, this paper explores future directions and advancements in AI-assisted animation. For further exploration and resources, please visit our GitHub repository: https://github.com/yunlong10/Awesome-AI4Animation