Wan2.2-Animate - 通义万相开源的动作生成模型

Wan2.2-Animate是什么

Wan2.2-Animate是通义万相开源的动作生成模型，支持动作模仿和角色扮演两种模式。用户只需输入一张角色图片和一段参考视频，模型能将视频中角色的动作、表情迁移到图片角色中，赋予图片角色动态表现力。能在保留原始视频的动作、表情及环境的基础上，将视频中的角色替换为图片中的角色。模型支持驱动人物、动漫形象和动物照片，可应用于短视频创作、舞蹈模板生成、动漫制作等领域。构建了涵盖说话、面部表情和身体动作的大规模人物视频数据集，基于通义万相图生视频模型进行后训练，实现了单一模型同时兼容两种推理模式。针对身体运动和脸部表情分别使用骨骼信号和隐式特征，配合动作重定向模块，实现动作和表情的精准复刻。

Wan2.2-Animate的功能特色

• 动作与表情迁移：输入角色图片和参考视频，可将视频角色的动作、表情迁移到图片角色中，赋予图片角色动态表现力。
• 角色替换：在保留原始视频的动作、表情及环境的基础上，将视频中的角色替换为图片中的角色。
• 多角色类型支持：可驱动人物、动漫形象和动物照片，应用范围广泛。
• 大规模数据集构建：涵盖说话、面部表情和身体动作的大规模人物视频数据集，提升模型性能。
• 统一表示格式：将角色信息、环境信息和动作等规范到统一的表示格式，实现单一模型兼容两种推理模式。
• 精准复刻：针对身体运动和脸部表情，分别使用骨骼信号和隐式特征，配合动作重定向模块，实现动作和表情的精准复刻。
• 光照融合效果：在替换模式中，设计独立的光照融合LoRA，保证完美的光照融合效果。

Wan2.2-Animate的核心优势

• 高效动作迁移：能精准地将参考视频中的动作和表情迁移到目标角色图片上，迁移效果自然流畅，赋予静态角色生动的动态表现力。
• 环境融合自然：在角色替换时，可完美保留原始视频的动作、表情及环境信息，实现角色与背景的自然融合，避免出现不自然的违和感。
• 多角色类型适配：支持人物、动漫形象和动物等多种角色类型，具有广泛的适用性，可满足不同领域的创作需求。
• 大规模数据集支撑：基于涵盖说话、面部表情和身体动作的大规模人物视频数据集进行训练，数据丰富多样，使模型具备更强的学习能力和泛化能力。
• 单一模型多模式：将角色信息、环境信息和动作等规范到统一的表示格式，实现单一模型同时兼容动作模仿和角色扮演两种推理模式，降低模型使用成本。
• 精准复刻技术：针对身体运动和脸部表情，分别使用骨骼信号和隐式特征，配合动作重定向模块，能够精准复刻动作和表情，提高生成视频的质量和真实感。
• 光照融合优化：在替换模式中设计了独立的光照融合LoRA，有效保证了光照的一致性和融合效果，使生成视频在视觉上更加自然协调。

Wan2.2-Animate官网是什么

• 项目官网：https://humanaigc.github.io/wan-animate/
• Github仓库：https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-Animate-14B

Wan2.2-Animate的适用人群

• 内容创作者：可用于快速生成创意视频，如动画、广告、短视频等，提升创作效率和内容多样性。
• 动画制作人员：可将静态角色赋予动态效果，简化动画制作流程，降低制作成本，提升动画质量。
• 舞蹈爱好者和创作者：能够生成个性化的舞蹈模板，帮助创作独特的舞蹈视频内容。
• 动漫爱好者：可将喜欢的动漫角色进行动态化创作，满足个性化需求，提升创作乐趣。
• 教育工作者：可用于制作教学视频，如展示复杂的运动过程，提升教学效果和趣味性。
• 广告与营销人员：能够快速生成吸引人的广告视频，提升广告的创意和吸引力。