MTVCrafter：中科院联合中国电信等机构推出的人像动画生成框架

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主要介绍

MTVCrafter（Motion Tokenization Video Crafter）是由中科院、中国电信等机构联合研发的人像动画生成框架，首次将原始3D运动序列（即4D运动）直接建模用于动画生成。该框架通过量化3D运动序列为4D运动令牌（4DMoT），结合运动感知的视频扩散模型（MV-DiT），实现复杂3D场景下的自然人像动画。其核心突破在于避免传统2D姿态图像的局限性，通过4D运动令牌提供更鲁棒的时空线索，支持跨风格、跨身份的动画生成。实验表明，MTVCrafter在FID-VID指标上达到6.98，超越第二名65%，且在开放世界场景（如动漫、像素画、水墨画等）中展现出卓越的泛化能力。

功能特点

1. 4D运动令牌化：将3D运动序列编码为紧凑的4D令牌，保留时空细节，避免像素级对齐问题。
2. 运动感知扩散模型：MV-DiT通过4D位置编码和运动注意力机制，将运动令牌作为上下文驱动动画生成。
3. 跨风格与跨身份动画：支持单/多人、全身/半身动画，兼容动漫、写实、水墨等多种风格。
4. 高保真与一致性：在复杂动作（如体操）中保持物理合理性，动画帧间平滑过渡。

优缺点

优点：

• 3D运动建模：直接利用原始3D运动数据，避免2D姿态图像的时空信息丢失。
• 泛化性强：对未见风格（如油画、电影角色）和动作（如瑜伽、跑步）的适应能力突出。
• 高可控性：支持跨身份动画，例如用真人动作驱动动漫角色。

缺点：

• 依赖3D运动数据：需高质量3D运动序列作为输入，普通用户获取难度较高。
• 计算资源需求：4D运动令牌化与扩散模型训练需大量算力支持。
• 复杂场景限制：在极端遮挡或高动态动作中可能存在细节失真。

如何使用

1. 数据准备：输入目标人像图像及驱动视频（或3D运动序列）。
2. 模型推理：通过预训练的4DMoT和MV-DiT模型生成动画。
3. 后处理：调整动画参数（如速度、风格）以优化效果。

框架技术原理

1. 4DMoT（4D运动令牌化）：将3D运动序列编码为离散令牌，保留时空结构信息。
2. MV-DiT（运动感知视频扩散模型）：基于Transformer架构，通过4D位置编码和运动注意力机制，将运动令牌作为上下文引导动画生成。
3. 时空一致性约束：采用多阶段去噪损失（如姿态主导、细节主导）优化动画质量。

创新点

1. 4D运动令牌化：首次将3D运动序列编码为紧凑令牌，替代传统2D姿态图像。
2. 运动感知扩散模型：通过4D位置编码和运动注意力机制，实现时空连贯的动画生成。
3. 开放世界泛化能力：在未见风格和动作中保持高保真度，突破传统方法局限。

评估标准

1. FID-VID指标：衡量生成视频与真实视频的分布相似性，MTVCrafter达到6.98，超越第二名65%。
2. 用户主观评价：在复杂动作（如体操）和跨风格（如水墨画）中，物理合理性与视觉一致性显著优于现有方法。

应用领域

1. 数字人生成：为虚拟偶像、元宇宙角色提供自然动画。
2. 影视动画：加速动漫、游戏角色动作设计。
3. 广告与营销：生成个性化动态广告内容。
4. 虚拟试穿：结合3D模型实现动态服装展示。

项目地址

• GitHub：https://github.com/DINGYANB/MTVCrafter
• 论文链接：http://arxiv.org/html/2505.10238v3