AnyI2V：复旦&阿里达摩院联合推出图像到视频生成框架

AnyI2V是什么

AnyI2V是由复旦大学、阿里巴巴达摩院和湖畔实验室共同研发的创新性图像动画生成框架。该框架无需依赖庞大的训练数据集，能够将静态条件输入（如网格、点云等）转换为动态视频输出，并且支持用户自定义运动轨迹。AnyI2V在多模态处理方面表现优异，不仅能够接收多种类型的输入，还通过LoRA和文本提示技术实现了高度的可编辑性。与传统方法相比，AnyI2V在空间控制和运动控制方面展现出了显著优势，为图像动画化提供了一种高效、灵活的新思路。

AnyI2V的主要功能

• 多模态输入支持： AnyI2V能够处理多种类型的条件输入，特别适合那些难以获取成对训练数据的模态（如网格、点云等），极大扩展了框架的应用范围。
• 混合条件输入： 框架具有高度的灵活性，可以同时接受不同类型条件输入的组合，进一步提升了创作的可能性和多样性。
• 灵活编辑功能： 通过LoRA技术和文本提示机制，用户能够对原始图像进行风格迁移和内容调整，赋予生成视频更大的创意空间。
• 精准运动控制： 用户可以通过定义具体的运动轨迹来精确控制动画效果，实现对视频中对象运动路径的灵活操控。
• 低门槛使用： 无需复杂的训练过程和庞大的数据集支持，显著降低了普通用户的学习和使用门槛。

AnyI2V的技术原理

• DDIM反演技术： AnyI2V采用Denoising Diffusion Implicit Model（DDIM）对条件图像进行反演处理。这一过程类似于逐步去除噪声以恢复原始图像，但在此基础上提取了更具价值的特征信息，为后续动画生成奠定了基础。
• 特征提取与优化： 在特征提取阶段，AnyI2V移除了3D U-Net中的时间模块（temporal self-attention），转而专注于从空间块中提取特征。这些特征随后被用于指导潜在表示的优化过程，并通过自动生成的语义掩码进行约束，确保优化仅在特定区域生效。
• 优化潜在表示： 通过将提取的特征重新注入到3D U-Net中，AnyI2V对潜在表示进行了精细优化。这一过程结合了用户定义的运动轨迹和生成语义掩码的约束条件，最终实现了对视频生成的精准控制。
• 动态效果实现： 用户通过定义具体的运动轨迹，可以精确控制动画中的对象运动路径。AnyI2V将这些运动信息与优化后的潜在表示相结合，生成符合预期的动态视频输出。

AnyI2V的项目地址

• 项目官网： https://henghuiding.com/AnyI2V/
• GitHub仓库： https://github.com/FudanCVL/AnyI2V
• 技术论文： https://arxiv.org/pdf/2507.02857

AnyI2V的应用场景

• 动画制作： AnyI2V为动画师提供了一种快速生成动画原型的工具，能够直接将静态图像转化为动态视频，显著提升了创作效率和创意空间。
• 视频特效： 在影视制作领域，AnyI2V可以用于生成复杂的视觉特效。例如，将静态场景转化为动态背景或为角色添加生动的动态效果，从而增强画面表现力。
• 游戏开发： 游戏开发者可以利用AnyI2V生成丰富的动态场景和角色动画，为玩家带来更加沉浸式的游戏体验。
• 广告设计： 广告设计师能够将静态广告图像转化为引人注目的动态视频，有效吸引观众注意力并提升广告效果。
• 社交媒体内容： 品牌和内容创作者可以利用AnyI2V生成高质量的动态视频内容，显著提高社交平台上的传播率和用户互动度。