AnimateDiff —— 用于扩展文本到图像模型以创建动画的架构

什么是AnimateDiff？

AnimateDiff是一款由上海人工智能实验室、香港中文大学及斯坦福大学的研究团队开发的工具，旨在将个性化的文字转图像技术拓展至动态画面制作领域。其主要创新在于能运用从大量视频资料中提取的动作先验信息，并可作为Stable Diffusion生成图像模型的一个附加组件，让使用者能够把静态的画面转变成连续动画。此框架的设计目的是为了让用户更加便捷地创作动画内容，只需通过文本指令就能调整动画的细节和视觉风格，而无需对基础模型进行专门调校。

访问AnimateDiff的官方门户

• 官方网站地址：https://animatediff.github.io/
• 在Arxiv上发布的一篇科研文章中探讨了相关议题：https://arxiv.org/abs/2307.04725
• Git仓库链接：https://github.com/guoyww/animatediff/
• 演示链接如下：https://huggingface.co/spaces/guoyww/AnimateDiff – 来自Hugging Face平台
• OpenXLab 展示案例：https://openxlab.org.cn/apps/detail/Masbfca/AnimateDiff

AnimateDiff的核心特点

• 定制化动画创作通过使用AnimateDiff，用户可将其个性化定制的文图转换模型（例如Stable Diffusion）升级为动画制作工具。这使得当用户提供一段文字说明时，该系统不仅能创建出对应的静止图像，还能够产出一系列连贯且符合描述内容的动态画面。
• 不必进行针对模型的特别修改AnimateDiff的主要优点是无需为个性化的模型做进一步的修改。用户能够利用该框架内已预先训练好的动作模拟组件，并将其整合进个性化的文本转图像(T2I)模型里，从而达成动画制作的目的。
• 维持样式特点在制作动画时，AnimateDiff能保留个性模型的专业特色，保证产生的动画效果符合用户的个人风格和主题要求。
• 多领域运用AnimateDiff兼容多个领域的定制化模型，涵盖动漫、二维卡通图像、三维动画及实景拍摄等内容。这使用户能够轻松在各种艺术风格与题材间转换，并生成丰富多彩的动态视觉作品。
• 便于整合AnimateDiff的架构使其能够轻松地与已有的个性化文本到图像生成模型结合，使用者不需要拥有深厚的科技知识就能操作，显著减少了使用的难度。

AnimateDiff的运作机制

1. 集成运动模拟组件首先，在已有的文本转图像模型中，AnimateDiff集成了一款特制的动态模拟组件。此组件专注于解析与创造动画内的动作数据，并且能够跨越多个清晰度层级运作，从而保证所产生动画的一致性细节。
2. 使用视频资料进行模型训练该模块通过对大量视频资料的学习来掌握其中的动作规律。此学习步骤在不调整基本T2I架构参数的前提下完成，确保了原生图片创作功能不受干扰。
3. 在时间序列中的关注机制AnimateDiff采用类似Transformer架构中使用的常规注意机制来应对时间序列的数据点。该方法确保了模型在创建动画各帧画面的过程中能够综合考虑相邻帧的内容，进而达到流畅变换与动作一致性的效果。
4. 动画制作当运动建模模块完成训练后，它可以被整合进任何以相同基础文生图模型为依托的个性化系统中。在创建动画的过程中，用户只需提供文字说明，该模型便会将这些信息与之前学习到的动作规律相结合，进而产出符合描述要求的动态画面序列。