MultiAnimate: A Unified Framework for Controllable Multi-Character Animation
作者: Zhongyi Zhang, Guangyuan Wang, Li Hu, Wenbo Zhou, Peng Zhang, Tianyi Wei, Weiming Zhang, Bang Zhang, Nenghai Yu
分类: cs.CV
发布日期: 2026-07-15
备注: Preprint, under review
💡 一句话要点
提出MultiAnimate框架以解决多角色动画生成问题
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 多角色动画 生成模型 身份一致性 空间关系 交互引导
📋 核心要点
- 现有方法主要集中于单一参考图像，限制了多角色交互动画的生成能力。
- 提出MultiAnimate框架，通过身份特定参考网络和身份感知姿态编码器等机制，实现多个角色的动画生成。
- 实验结果显示，MultiAnimate在处理复杂运动序列时，动画效果显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
近年来，生成模型和技术创新在角色图像动画方面取得了显著进展。然而，现有方法主要集中于单一参考图像的角色动画，限制了其在多角色交互动画场景中的应用。为填补这一空白，本文提出了MultiAnimate框架，能够在共享环境中同时动画化多个角色，同时保持身份一致性和空间关系。该框架通过多个精心设计的机制实现这些目标，包括身份特定参考网络、身份感知姿态编码器和交互引导模块。大量实验和消融分析表明，该框架在复杂运动序列的多角色动画中表现优越。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有角色动画方法在多角色交互场景中的局限性，尤其是单一参考图像导致的身份和空间关系缺失的问题。
核心思路：MultiAnimate框架通过引入多个机制，如身份特定参考网络和身份感知姿态编码器，来实现多个角色的同步动画生成，确保角色间的身份一致性和空间关系。
技术框架：该框架包括三个主要模块：身份特定参考网络用于提取多参考图像的外观，身份感知姿态编码器用于处理角色姿态绑定，交互引导模块则增强了角色间复杂交互的处理能力。
关键创新：最重要的创新在于引入了身份特定参考网络，使得框架能够处理多个参考图像，而不是局限于单一输入，从而显著提升了多角色动画的生成能力。
关键设计：在网络结构上，采用了注意力机制来区分和处理多个姿态序列，确保生成过程中的准确性。此外，交互引导模块通过角色特定的掩码信息来优化姿态序列，提升了动画的自然性和连贯性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MultiAnimate在复杂运动序列的多角色动画生成中，相较于现有基线方法，动画质量提升显著，具体性能数据未提供，但通过消融分析验证了各模块的有效性。
🎯 应用场景
MultiAnimate框架具有广泛的应用潜力，尤其在游戏开发、动画制作和虚拟现实等领域。其能够生成高质量的多角色动画，提升用户体验，并为创作者提供更灵活的工具，推动相关行业的发展。
📄 摘要（原文）
Recent advances in generative models and technological innovations have significantly addressed the fundamental challenges of character image animation. However, existing approaches predominantly focus on character animation from a single reference image, substantially limiting their applicability in scenarios such as multiple character interaction animation. To fill this gap, this paper introduces MultiAnimate, a comprehensive framework that enables concurrent animation of multiple characters within a shared environment while preserving both identity consistency and spatial relationships. The framework achieves these objectives through multiple well-designed mechanisms. First, we incorporate an identity-specific reference net that enables appearance extraction from multiple reference images, distinguishing MultiAnimate from existing approaches constrained to single reference inputs. Second, we implement an identity-aware pose encoder to address the character-pose binding challenge, wherein an attention mechanism enables the network to accurately differentiate and process multiple pose sequences during generation. Third, we introduce an interaction guider module that enhances the framework's capability to handle complex inter-character interactions by leveraging character-specific mask information, serving as an optional component that refines the pose sequences. Extensive experiments and ablation analyses demonstrate our framework's superiority in multiple character animation, particularly in scenarios involving complex motion sequences.