MagicAnime: A Hierarchically Annotated, Multimodal and Multitasking Dataset with Benchmarks for Cartoon Animation Generation

📄 arXiv: 2507.20368v1 📥 PDF

作者: Shuolin Xu, Bingyuan Wang, Zeyu Cai, Fangteng Fu, Yue Ma, Tongyi Lee, Hongchuan Yu, Zeyu Wang

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-07-27

备注: 8 pages,6 figures

💡 一句话要点

MagicAnime：一个用于卡通动画生成的分层标注多模态多任务数据集及基准

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 卡通动画生成 多模态数据集 分层标注 视频生成 姿态驱动 面部动画 图像到视频

📋 核心要点

  1. 卡通动画生成面临非人角色复杂、风格多样运动和精细情感表达的挑战，且卡通动画与真实视频存在巨大领域差距。
  2. MagicAnime数据集通过分层标注和多模态数据，支持图像到视频、视频到视频面部动画、音频驱动面部动画和姿态驱动角色动画等任务。
  3. 实验表明，基于MagicAnime数据集训练的模型在生成高保真、细粒度和可控的卡通动画方面表现出色，验证了数据集的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了MagicAnime数据集，这是一个大规模、分层标注的多模态数据集，旨在支持多种视频生成任务，并包含相应的基准。该数据集包含40万个用于图像到视频生成的视频片段，5万对用于全身姿态标注的视频片段和关键点，1.2万对用于视频到视频面部动画的视频片段，以及2.9千对用于音频驱动面部动画的视频和音频片段。同时，构建了一套多模态卡通动画基准，称为MagicAnime-Bench，以支持不同方法在上述任务中的比较。在视频驱动面部动画、音频驱动面部动画、图像到视频动画和姿态驱动角色动画四个任务上的综合实验验证了其在高保真、细粒度和可控生成方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的卡通动画生成方法难以处理卡通动画中抽象和夸张的运动，同时缺乏大规模、高质量的多模态卡通动画数据集，导致模型难以学习到卡通动画的独特特征和风格。现有的真实世界视频数据集无法直接应用于卡通动画生成，因为卡通动画与真实视频之间存在较大的领域差异。

核心思路：MagicAnime数据集的核心思路是通过大规模、分层标注和多模态数据，为卡通动画生成提供丰富且全面的训练数据。通过提供图像、视频、姿态、音频等多种模态的数据，以及对视频片段进行细粒度的标注，使得模型能够学习到卡通动画的各种特征和风格，从而生成高质量的卡通动画。

技术框架：MagicAnime数据集包含以下几个主要部分： 1. 用于图像到视频生成的视频片段：提供大量的卡通动画视频片段，用于训练模型生成与输入图像相关的动画。 2. 用于全身姿态标注的视频片段和关键点：提供视频片段以及对应的全身关键点标注，用于训练模型根据姿态生成动画。 3. 用于视频到视频面部动画的视频片段：提供视频片段对，用于训练模型将一个视频的面部表情迁移到另一个视频上。 4. 用于音频驱动面部动画的视频和音频片段：提供视频和音频片段对，用于训练模型根据音频生成面部动画。 同时，构建了MagicAnime-Bench基准，用于评估不同方法在上述任务中的性能。

关键创新：MagicAnime数据集的关键创新在于其大规模、分层标注和多模态数据。与现有的数据集相比，MagicAnime数据集包含了更多的卡通动画数据，并且对数据进行了细粒度的标注，包括全身姿态、面部表情等。此外，MagicAnime数据集还包含了多种模态的数据，包括图像、视频、姿态、音频等，使得模型能够学习到卡通动画的各种特征和风格。

关键设计：MagicAnime数据集的具体标注细节和数据处理流程未知，论文中可能没有详细描述。但可以推测，数据集的构建过程中可能采用了半自动化的标注方法，例如先使用自动标注算法进行初步标注，然后由人工进行校正和完善。此外，为了保证数据的质量，可能还采用了严格的数据清洗和过滤策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于MagicAnime数据集训练的模型在视频驱动面部动画、音频驱动面部动画、图像到视频动画和姿态驱动角色动画四个任务上均取得了良好的性能。具体性能数据未知，但论文强调了其在高保真、细粒度和可控生成方面的有效性，表明该数据集能够有效支持卡通动画生成任务。

🎯 应用场景

MagicAnime数据集可广泛应用于卡通动画生成、虚拟角色驱动、游戏开发、教育娱乐等领域。通过该数据集，可以训练出能够生成高质量、高逼真度卡通动画的模型，为动画制作、游戏开发等行业提供强大的技术支持。此外，该数据集还可以用于开发各种有趣的卡通动画应用，例如将用户的照片转换为卡通形象，或者让用户控制虚拟角色进行表演。

📄 摘要（原文）

Generating high-quality cartoon animations multimodal control is challenging due to the complexity of non-human characters, stylistically diverse motions and fine-grained emotions. There is a huge domain gap between real-world videos and cartoon animation, as cartoon animation is usually abstract and has exaggerated motion. Meanwhile, public multimodal cartoon data are extremely scarce due to the difficulty of large-scale automatic annotation processes compared with real-life scenarios. To bridge this gap, We propose the MagicAnime dataset, a large-scale, hierarchically annotated, and multimodal dataset designed to support multiple video generation tasks, along with the benchmarks it includes. Containing 400k video clips for image-to-video generation, 50k pairs of video clips and keypoints for whole-body annotation, 12k pairs of video clips for video-to-video face animation, and 2.9k pairs of video and audio clips for audio-driven face animation. Meanwhile, we also build a set of multi-modal cartoon animation benchmarks, called MagicAnime-Bench, to support the comparisons of different methods in the tasks above. Comprehensive experiments on four tasks, including video-driven face animation, audio-driven face animation, image-to-video animation, and pose-driven character animation, validate its effectiveness in supporting high-fidelity, fine-grained, and controllable generation.