香港中文大学、香港城市大学和腾讯人工智能实验室的研究人员推出ToonCrafter，它是一种用于卡通视频插帧的生成性插值技术。插帧技术，就是在两个已有的视频帧之间生成新的帧，让视频看起来更流畅。简单来说，这是一款卡通动画辅助工具，它利用了先进的生成式插值算法和图像到视频的扩散模型，为动画制作提供了新的解决方案。
- 项目主页：https://doubiiu.github.io/projects/ToonCrafter
- GitHub：https://github.com/ToonCrafter/ToonCrafter
- 模型地址：https://huggingface.co/Doubiiu/ToonCrafter/tree/main
- Demo：https://huggingface.co/spaces/Doubiiu/tooncrafter
传统方法通常隐含地假设线性运动并且不存在遮挡等复杂现象，经常难以处理卡通中常见的夸张非线性和大范围运动伴随遮挡的问题，导致插帧结果不切实际甚至失败。为了克服这些局限性，开发人员探索了在生成框架内调整实拍视频先验以更好地适应卡通插帧的潜力。
ToonCrafter超越了传统的基于对应关系的卡通视频插帧，为生成式插帧开辟了道路。ToonCrafter有效地应对了将实拍视频运动先验应用于生成式卡通插帧时遇到的挑战。首先，开发人员设计了一种卡通校正学习策略，该策略无缝地将实拍视频先验适配到卡通领域，解决了域差距和内容泄露问题。接下来，开发人员引入了一个基于双参考的3D解码器来弥补由于高度压缩的潜在先验空间而导致的细节丢失，确保在插帧结果中保留精细细节。最后，开发人员设计了一个灵活的草图编码器，使用户能够对插帧结果进行交互式控制。
主要功能：
ToonCrafter的主要功能是自动生成中间帧和根据参考图像进行上色。生成卡通视频帧之间的中间帧。它不仅能处理复杂的非线性动作，还能很好地处理遮挡现象，使得插帧结果更加合理和自然。
主要特点：
- 生成性插值：与传统的基于对应关系（比如通过光流来确定物体如何移动）的插帧方法不同，ToonCrafter采用了一种生成性的方法，能够更好地适应卡通中的夸张动作。
- 卡通校正学习：通过精心设计的微调策略，ToonCrafter能够将基于真实视频训练得到的模型适应到卡通领域，解决领域差异问题。
- 细节注入和传播：ToonCrafter引入了一个基于双参考的3D解码器，能够在解码过程中补充由于潜在空间压缩导致的细节丢失。
- 草图控制生成：设计了一个灵活的草图编码器，允许用户通过草图输入交互式地控制插帧结果。
工作原理： ToonCrafter的工作原理包括以下几个关键步骤：
- 卡通校正学习：通过在收集的卡通数据上微调现有的图像条件视频生成模型，使模型更好地适应卡通动画领域。
- 细节注入和传播：使用双参考3D解码器，通过混合注意力残差学习机制，将输入图像的细节信息注入到生成帧的潜在表示中，并使用伪3D卷积来改善时间连贯性。
- 草图控制生成：提出了一个与帧无关的草图编码器，允许用户以灵活和可控的方式创建或修改插值结果。
具体应用场景：
- 卡通动画制作：ToonCrafter可以用于卡通动画的自动插帧，减少动画师手动绘制每一帧的工作量。
- 视频后期制作：在视频编辑过程中，可以使用ToonCrafter来生成平滑的过渡效果，提高视频的视觉质量。
- 交互式内容创作：允许艺术家或设计师通过草图来引导视频内容的生成，为创意表达提供新的可能性。
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