Dispose

使用场景1. 使用DisPose技术,从一张静态图片生成一段人物行走的视频。2. 利用DisPose将某个人物的动作转移到另一个人物模型上,实现动作的无缝转换。...

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    类别:视频生成,AI模型,图像动画,运动场引导,关键点对应,视频生成,控制信号,普通产品,开源,
    官网:https://lihxxx.github.io/DisPose/ 更新时间:2025-08-02 10:06:45
  • 使用场景

    1. 使用DisPose技术,从一张静态图片生成一段人物行走的视频。

    2. 利用DisPose将某个人物的动作转移到另一个人物模型上,实现动作的无缝转换。

    3. 在电影制作中,DisPose可以用来生成复杂的人物动作场景,减少实际拍摄的成本和时间。

    产品特色

    - 运动场引导:从稀疏运动场和参考图像生成密集运动场,提供区域级别的密集引导。

    - 关键点对应:提取与姿态关键点对应的扩散特征,并将其转移到目标姿态。

    - 混合ControlNet:即插即用的模块,无需修改现有模型参数即可提高视频生成质量。

    - 视频生成:使用参考图像和驱动视频生成新视频,保持运动对齐和身份信息一致性。

    - 质量与一致性提升:通过DisPose技术,生成的视频在质量和一致性上优于现有方法。

    - 无需额外密集输入:减少对额外密集输入如深度图的依赖,提高模型的泛化能力。

    - 插件式集成:可以轻松集成到现有的图像动画方法中,提升性能。

    使用教程

    1. 访问DisPose的官方网站并下载相关代码。

    2. 阅读文档,了解如何配置环境和依赖。

    3. 准备参考图像和驱动视频,确保它们符合DisPose的输入要求。

    4. 运行DisPose代码,输入参考图像和驱动视频。

    5. 观察生成的视频,检查运动对齐和身份信息的一致性。

    6. 如有需要,调整DisPose的参数以优化视频生成效果。

    7. 将生成的视频用于进一步的研究或商业用途。