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腾讯又整活!一句话让图片变动漫主角!
黑匣子:生成过程不透明 低效且不可控:要获得满意的结果,需要大量的试错 域差距:受训练期间使用的视频数据集的域限制
解耦:视频生成过程解耦为外观(T2I)和运动过程(I2V) 高效可控:T2I 生成相比 T2V 更加可控、高效,在 I2V 生成视频之前可以获得满意的图像 缓解域差距问题:可以微调 T2I 模型的域以与实际域保持一致,这比调整整个视频模型更有效
更高的一致性:在文本描述与生成视频之间,以及T2I(文本到图像)域与生成视频之间,AnimateZero展示了更高的一致性。 多样化应用:相比于AnimateDiff,AnimateZero支持更广泛的个性化图像域,并且能够在不同风格(如真实风格、动漫风格)中表现更好。 更强的动画效果:在动画质量和风格一致性方面,AnimateZero优于AnimateDiff,尤其在处理复杂运动和不常见对象时表现出更好的性能。
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