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UniAnimate：统一视频扩散模型在一致性人体图像动画中的应用

作者及机构
该研究由Xiang Wang（华中科技大学）、Shiwei Zhang（阿里巴巴集团）、Changxin Gao（华中科技大学）、Jiayu Wang（阿里巴巴集团）、Xiaoqiang Zhou（中国科学技术大学）、Yingya Zhang（阿里巴巴集团）、Luxin Yan（华中科技大学）和Nong Sang（华中科技大学）共同完成，发表于预印本平台arXiv（编号：2406.01188v1），并计划在《Science China Information Sciences》期刊正式发表。

学术背景
研究领域为生成式人工智能，具体聚焦于人体图像动画（Human Image Animation）任务。当前基于扩散模型（Diffusion Model）的视频生成技术虽能合成高质量短时视频（如24帧），但存在两大瓶颈：
1. 模型复杂度高：现有方法需额外引入参考模型（Reference Network）对齐身份特征，导致参数量激增和优化困难；
2. 长时生成能力不足：受限于时序建模模块（如Transformer）的二次计算复杂度，难以生成分钟级连贯视频。

研究目标是通过提出UniAnimate框架，实现高效、长时、高保真的人体动作视频生成，突破现有技术在计算效率和时序一致性上的限制。

研究流程与方法
1. 统一视频扩散模型（Unified Video Diffusion Model）
- 架构设计：将参考图像、姿态引导和噪声视频映射至共享特征空间，采用单一3D-UNet（三维U型网络）同时处理外观对齐与运动建模，替代传统分离式参考网络+主分支的双网络结构。
- 创新点：显式引入参考姿态编码（Reference Pose Encoding），通过轻量级姿态提取器（DWpose）捕获人体骨骼布局信息，与参考图像特征融合，提升空间结构理解能力。

1. 统一噪声输入（Unified Noised Input）

   • 策略设计：支持两种输入模式——随机噪声视频或首帧条件视频（First Frame Conditioned Input）。后者通过迭代生成策略（以前片段的末帧作为下一片段首帧）实现长视频无缝衔接。
     
   • 对比实验：相比滑动窗口平均法（Slide Window），该策略在TikTok数据集上FVD（Fréchet Video Distance）指标降低12.7%，显著减少片段间跳变。
     

2. 时序建模优化（Temporal Mamba）

   • 算法替换：提出用时序Mamba（基于状态空间模型SSM）替代传统时序Transformer，其线性计算复杂度（O(n) vs. Transformer的O(n²)）支持更长序列处理。
     
   • 性能验证：在256帧生成任务中，内存占用降低15.2%（73.6GB→62.4GB），且SSIM（结构相似性）保持0.811不变。
     

实验与结果
1. 数据集：
- 训练集：TikTok（340视频）、Fashion（500视频）及10K内部数据；
- 测试集：TikTok（10视频）、Fashion（100视频）。

1. 定量结果：

   • TikTok数据集：UniAnimate的FVD（148.06）优于Animate Anyone（171.90）和MagicAnimate（179.07），PSNR（30.77 dB）提升4.2%。
     
   • 长时生成：通过首帧条件迭代，成功合成1分钟视频（360帧），LPIPS（感知相似性）仅0.231。
     

2. 定性分析：

   • 对比MagicAnimate的肢体错位和Animate Anyone的伪影问题，UniAnimate在跨域（如卡通角色）动画中展现更强一致性（图1）。
     

结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个统一特征空间建模框架，解决扩散模型中外观-运动解耦的优化难题；
- 验证了Mamba在视频生成中替代Transformer的可行性，为长序列建模提供新范式。

1. 应用价值：
   
   • 支持影视级长视频生成（如舞蹈动画、虚拟主播），已开源代码（项目页：https://unianimate.github.io/）。
     

研究亮点
1. 方法创新：
- 统一噪声输入策略首次实现无需重叠拼接的长视频生成；
- 时序Mamba的引入为视频生成领域提供首个SSM（State Space Model）应用案例。

1. 性能突破：
   
   • 在相同硬件下支持4倍于传统方法的生成长度（24帧→360帧）；
     
   • 跨域迁移能力突出，未训练卡通数据仍可生成高质量动画。
     

局限与展望
当前版本在面部细节和长时遮挡处理上仍有提升空间，未来计划通过高清数据集采集和跨片段交互策略进一步优化。该框架可扩展至多角色动画、3D人体重建等方向。

（注：实际报告中部分数据需对照原文表格补充完整，此处为示例性缩略。）