韩国科学技术院和Naver的研究人员推出一种针对姿势引导的人像图像动画技术TCAN，该技术能有效抵抗姿态估计错误，并在时间维度上保持连贯。这是一个关于如何让静态图片中的人体动作起来的研究，具体来说，就是让图片中的人物根据某个动作序列（比如一个视频）来做出相应的动作。
与先前技术相比，研究团队创新性地采纳了无需进一步调整的预训练ControlNet，借此利用其从大量姿态-图像-描述数据集中预先积累的深厚知识。为保持ControlNet的稳定状态，应用了LoRA至UNet架构的各层，从而使网络能有效协调姿态与外观特征的潜在表示空间。另外，增补一临时性层于ControlNet之中，增强了系统对姿态侦测器输出异常的抵抗能力。通过剖析跨时间轴的注意力图，研究团队独创了一种利用姿态资讯的温控图机制，有助于营造更稳定的背景效果。
例如，你有一个静态的图片，里面有一个卡通人物。你想让这个卡通人物在图片中跳舞。你可以使用TCAN技术，首先提取一个跳舞视频的姿势序列，然后将这些姿势信息输入到TCAN模型中。模型会根据这些姿势信息生成一个连贯的动画，让卡通人物在图片中跳起舞来。即使在姿势检测器出现错误的情况下，TCAN也能生成高质量的动画，保持动作的连贯性和自然性。
论文主题介绍
想象一下，你有一个静态的图片，里面有一个人，你想让这个人在图片中动起来，比如跳舞或者跑步。这就需要让图片中的人物根据某个动作序列来做出相应的动作。这就是TCAN技术要解决的问题。
主要功能
- 时间一致性：确保图片中的人物在动画过程中的动作是连贯的，不会因为时间的变化而出现动作的突变。
- 姿势引导：根据给定的姿势序列（比如从视频中提取的姿势）来生成动画。
- 鲁棒性：即使在姿势检测器出现错误的情况下，也能生成高质量的动画。
主要特点
- 预训练的ControlNet：使用预训练的ControlNet模型，而不是对其进行微调，以利用其从大量姿势-图像-标题对中获得的知识。
- LoRA适配：通过LoRA（Low-Rank Adaptation）技术适配UNet网络，使网络能够对齐姿势和外观特征的潜在空间。
- 时间层：在ControlNet中引入额外的时间层，增强对姿势检测器异常值的鲁棒性。
- 姿势驱动的温度图：设计了一种利用姿势信息的新型温度图，允许背景更加静态。
工作原理
TCAN的工作流程如下：
- 第一阶段：将源图像转换为与驱动视频的每个帧的姿势相匹配的图像。使用OpenPose提供驱动帧中的姿势信息作为ControlNet的输入。
- 第二阶段：通过添加时间层将图像生成模型扩展为视频生成模型。时间层帮助模型理解姿势序列的时间信息。
具体应用场景
- 社交媒体：用户可以上传静态图片，然后生成动态的个人资料视频。
- 娱乐和电影行业：可以用于生成电影或视频中的特效场景，比如让静态的海报中的人物动起来。
- 游戏开发：在游戏角色设计中，可以使用这种技术来生成角色的动作动画。
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