使用场景
生成舞蹈视频，展示流畅的人体动作和表情。
创建虚拟现实中的交互式角色，具有逼真的动作和反应。
在游戏开发中，为角色设计动态和响应性动作。
产品特色
信心感知姿态引导，根据姿势估计的置信度调整影响。
基于姿势置信度的区域损失放大，显著减少图像失真。
渐进式潜在融合策略，生成具有时序平滑性的长视频。
重叠扩散技术，用于生成任意长度的视频。
用户研究显示，MimicMotion在TikTok数据集测试集上优于基线方法。
消融研究证明了信心感知姿态引导和手部区域增强的有效性。
使用教程
1. 准备输入参考图像和姿势序列。
2. 使用MimicMotion模型进行视频生成。
3. 根据需要调整信心感知姿态引导的参数。
4. 应用区域损失放大策略，优化特定区域的图像质量。
5. 利用渐进式潜在融合策略生成长视频。
6. 通过重叠扩散技术生成任意长度的视频。
7. 进行用户研究和消融研究，评估和改进视频生成效果。
