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张小明 2026/1/13 6:56:38
造价网站,万户做网站怎么样,电脑编程软件下载,wordpress 字体 插件下载项目简介 MimicMotion是一款专注于高质量人体运动视频生成的可控视频生成框架#xff0c;由腾讯与上海交通大学的团队合作研发#xff0c;相关成果已被ICML 2025收录。 该框架能够在任意运动引导下#xff0c;生成高质量且长度任意的视频。从展示的示例来看#xff0c;生…项目简介MimicMotion是一款专注于高质量人体运动视频生成的可控视频生成框架由腾讯与上海交通大学的团队合作研发相关成果已被ICML 2025收录。该框架能够在任意运动引导下生成高质量且长度任意的视频。从展示的示例来看生成的视频具有丰富的细节、良好的 temporal 平滑性以及较长的视频长度。在版本更新方面2024年7月1日发布了项目页面、代码、技术报告及基础模型 checkpoint7月8日发布了更优的1.1版本模型 checkpoint将最大视频帧数从16扩展到72显著提升了视频质量。创新点与核心优势MimicMotion相比以往方法具有多项突出的创新点和优势其一采用置信度感知的姿态引导不仅实现了时间上的平滑性还借助大规模训练数据增强了模型的鲁棒性。这使得生成的视频在运动连贯性上表现出色减少了画面的突兀感。其二基于姿态置信度的区域损失放大大幅减轻了图像的失真问题让生成的视频画面更保真细节更清晰。其三为生成 long and smooth 的视频提出了渐进式潜在融合策略。通过这种方式能够在可接受的资源消耗下生成任意长度的视频突破了以往视频生成在长度上的限制。通过大量实验和用户研究表明MimicMotion在多个方面相比以往方法都有显著提升。技术原理与部署指南技术原理概述MimicMotion的框架围绕着实现高质量人体运动视频生成展开其核心在于通过置信度感知的姿态引导、区域损失放大以及渐进式潜在融合策略等技术解决视频生成中可控性、视频长度、细节丰富度等问题。这些技术相互配合共同提升了视频生成的质量和性能。环境搭建推荐使用Python 3和PyTorch 2.x已在Nvidia V100 GPU上验证。可通过以下命令安装依赖conda env create -f environment.yaml conda activate mimicmotion权重下载若连接Hugging Face存在问题可设置环境变量export HF_ENDPOINThttps://hf-mirror.com。具体下载步骤如下下载DWPose预训练模型mkdir -p models/DWPose wget https://huggingface.co/yzd-v/DWPose/resolve/main/yolox_l.onnx?downloadtrue -O models/DWPose/yolox_l.onnx wget https://huggingface.co/yzd-v/DWPose/resolve/main/dw-ll_ucoco_384.onnx?downloadtrue -O models/DWPose/dw-ll_ucoco_384.onnx从Huggingface下载MimicMotion的预训练checkpointwget -P models/ https://huggingface.co/tencent/MimicMotion/resolve/main/MimicMotion_1-1.pthSVD模型stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1会自动下载。最终权重应按如下结构组织models/ ├── DWPose │ ├── dw-ll_ucoco_384.onnx │ └── yolox_l.onnx └── MimicMotion_1-1.pth模型推理提供了test.yaml作为测试的示例配置可根据需求修改。运行以下命令进行推理python inference.py --inference_config configs/test.yaml若GPU内存有限可尝试设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONFmax_split_size_mb:256。显存需求与运行时间35秒的演示视频72帧模型需要16GB显存4060ti在4090 GPU上需20分钟完成。16帧U-Net模型最低显存需求为8GB但VAE解码器需要16GB也可选择在CPU上运行VAE解码器。该项目及相关内容已在AladdinEdu课题广场同步发布欢迎前往了解更多技术实现与资源!项目地址AladdinEdu课题广场
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