AniSora: Exploring the Frontiers of Animation Video Generation in the Sora Era

📄 arXiv: 2412.10255v5 📥 PDF

作者: Yudong Jiang, Baohan Xu, Siqian Yang, Mingyu Yin, Jing Liu, Chao Xu, Siqi Wang, Yidi Wu, Bingwen Zhu, Xinwen Zhang, Xingyu Zheng, Jixuan Xu, Yue Zhang, Jinlong Hou, Huyang Sun

分类: cs.GR, cs.AI

发布日期: 2024-12-13 (更新: 2025-05-22)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

AniSora：针对动画视频生成，提出包含数据、模型与评测的完整系统。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 动画视频生成 视频生成模型 时空掩码 可控生成 评估基准

📋 核心要点

  1. 现有视频生成模型在处理动画视频时效果不佳，无法很好地捕捉动画的独特风格和运动规律。
  2. AniSora系统通过构建高质量动画数据集、设计时空掩码模块，实现了可控的动画视频生成。
  3. 论文构建了包含948个动画视频的评估基准，并开发了专门的动画视频生成评估指标。

📝 摘要（中文）

动画在电影和电视行业中获得了显著的关注。尽管像Sora、Kling和CogVideoX等先进的视频生成模型在生成自然视频方面取得了成功，但它们在处理动画视频方面的效果并不理想。由于动画视频独特的艺术风格、违反物理定律和夸张的动作，评估动画视频生成也面临着巨大的挑战。本文提出了一个全面的系统AniSora，专为动画视频生成而设计，包括数据处理流程、可控生成模型和评估基准。在超过1000万高质量数据的支持下，生成模型结合了时空掩码模块，以促进关键动画制作功能，如图像到视频生成、帧插值和局部图像引导动画。我们还收集了一个包含948个各种动画视频的评估基准，并专门开发了用于动画视频生成的指标。我们的整个项目已在https://github.com/bilibili/Index-anisora/tree/main上公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频生成模型，如Sora等，虽然在自然视频生成上表现出色，但在动画视频生成方面存在不足。动画视频具有独特的艺术风格、违反物理规律的特性以及夸张的运动方式，这些都给现有模型带来了挑战。因此，如何生成高质量、风格化的动画视频是一个亟待解决的问题。

核心思路：AniSora的核心思路是构建一个专门针对动画视频生成的数据、模型和评估体系。通过大规模高质量的动画数据训练，模型能够学习到动画的独特特征。同时，引入时空掩码模块，实现对动画视频生成过程的更精细控制，例如图像到视频的转换、帧插值等。

技术框架：AniSora系统包含三个主要组成部分：数据处理流程、可控生成模型和评估基准。数据处理流程负责收集和清洗大规模的动画视频数据。可控生成模型是核心，它基于Transformer架构，并引入了时空掩码模块。评估基准则用于客观评估生成动画视频的质量。

关键创新：AniSora的关键创新在于其时空掩码模块。该模块允许用户在时间和空间维度上对生成过程进行控制，从而实现更灵活的动画编辑和创作。例如，用户可以使用图像作为引导，生成与该图像风格一致的动画视频，或者对视频的特定区域进行编辑和修改。

关键设计：关于时空掩码模块的具体设计细节，论文中没有详细说明。但可以推测，该模块可能通过在Transformer的注意力机制中引入掩码，来控制模型对不同时间和空间位置信息的关注程度。损失函数的设计可能也针对动画视频的特点进行了优化，例如引入风格损失或运动平滑损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AniSora构建了一个包含948个动画视频的评估基准，并开发了专门的动画视频生成评估指标。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但可以推测，通过大规模高质量数据的训练和时空掩码模块的引入，AniSora在动画视频生成质量和可控性方面都取得了显著的提升。该项目开源，为后续研究提供了便利。

🎯 应用场景

AniSora具有广泛的应用前景，包括动画制作、游戏开发、教育娱乐等领域。它可以帮助动画师更高效地创作动画内容，降低动画制作的门槛。在游戏开发中，可以用于生成游戏场景和角色动画。在教育领域，可以用于制作生动有趣的教学视频。此外，该系统还可以应用于虚拟现实和增强现实等新兴领域。

📄 摘要（原文）

Animation has gained significant interest in the recent film and TV industry. Despite the success of advanced video generation models like Sora, Kling, and CogVideoX in generating natural videos, they lack the same effectiveness in handling animation videos. Evaluating animation video generation is also a great challenge due to its unique artist styles, violating the laws of physics and exaggerated motions. In this paper, we present a comprehensive system, AniSora, designed for animation video generation, which includes a data processing pipeline, a controllable generation model, and an evaluation benchmark. Supported by the data processing pipeline with over 10M high-quality data, the generation model incorporates a spatiotemporal mask module to facilitate key animation production functions such as image-to-video generation, frame interpolation, and localized image-guided animation. We also collect an evaluation benchmark of 948 various animation videos, with specifically developed metrics for animation video generation. Our entire project is publicly available on https://github.com/bilibili/Index-anisora/tree/main.