近日，由阿里、復(fù)旦大學(xué)、南京大學(xué)聯(lián)合發(fā)布的可控人體視頻生成工作 Champ 火爆全網(wǎng)。該模型僅開源 5 天 GitHub 即收獲 1k 星，在 Twitter 更是「火出圈」，吸引了大量博主二創(chuàng)，瀏覽量總量達到 300K。

目前 Champ 已經(jīng)開源推理代碼與權(quán)重，用戶可以直接從 Github 上下載使用。官方 Hugging Face 的 Demo 已經(jīng)上線，封裝的 Champ-ComfyUI 也正在同步推進中。GitHub 主頁顯示團隊將會在近期開源訓(xùn)練代碼及數(shù)據(jù)集，感興趣的小伙伴可以持續(xù)關(guān)注項目動態(tài)。

• 項目主頁：https://fudan-generative-vision.github.io/champ/
• 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2403.14781
• Github 鏈接：https://github.com/fudan-generative-vision/champ
• Hugging Face 鏈接：https://huggingface.co/fudan-generative-ai/champ

先來看下 Champ 在真實世界人像上的視頻效果，以下圖左上角的動作視頻為輸入，Champ 能讓不同的人像「復(fù)制」相同的動作：

雖然 Champ 僅用真實的人體視頻訓(xùn)練，但它在不同類型的圖像上展現(xiàn)了強大的泛化能力：

黑白照片，油畫，水彩畫等效果拔群，在不同文生圖模型生成的真實感圖像，虛擬人物也不在話下：

技術(shù)概覽

Champ 利用先進的人體網(wǎng)格恢復(fù)模型，從輸入的人體視頻中提取出對應(yīng)的參數(shù)化三維人體網(wǎng)格模型 SMPL 序列（Skinned Multi-Person Linear Model），進一步從中渲染出對應(yīng)的深度圖，法線圖，人體姿態(tài)與人體語義圖，作為對應(yīng)的運動控制條件去指導(dǎo)視頻生成，將動作遷移到輸入的參考人像上，能夠顯著地提升人體運動視頻的質(zhì)量，以及幾何和外觀一致性。

針對不同的運動條件，Champ 采用了一個多層運動融合模塊（MLMF），利用自注意力機制充分融合不同條件之間的特性，實現(xiàn)更為精細化的運動控制。下圖中展示了該模塊不同條件的注意力可視化結(jié)果：深度圖關(guān)注人物形態(tài)的幾何輪廓信息，法線圖指示了人體的朝向，語義圖控制人體不同的部分的外觀對應(yīng)關(guān)系，而人體姿態(tài)骨架則僅關(guān)注于人臉與手部的關(guān)鍵點細節(jié)。

另一方面，Champ 發(fā)現(xiàn)并解決了人體視頻生成中一直被忽略的體型遷移的問題。此前的工作或是基于人體骨骼模型，或是基于輸入的視頻得到的其他幾何信息來驅(qū)動人像的運動，但這些方法都無法將運動與人體體型解耦，導(dǎo)致生成的結(jié)果無法與參考圖像的人體體型匹配。

例如，給定一個大胖作為參考圖像得到的如下圖 7 所示的對比結(jié)果：

可以看到，Animate Anyone 與 MagicAnimate 的生成結(jié)果中，大胖的大肚子被抹平，甚至骨架也有一些縮水。而 Champ 利用 SMPL 中體型參數(shù)，來將其與驅(qū)動視頻的 SMPL 序列進行參數(shù)化的體型對齊，從而在體型，動作上都取得了最佳的一致性（圖中 with PST）。

實驗結(jié)果

如下表 4 所示，與其他的 SOTA 工作相比，Champ 具有更好的運動控制以及更少的偽影：

同時，Champ 還展現(xiàn)了其優(yōu)越的泛化性能與外觀匹配上的穩(wěn)定性：

在 TikTok Dance 數(shù)據(jù)集，Champ 評估了圖像生成與視頻生成的量化效果，它在多個評估指標(biāo)上均有較大的提升，如下表 1 所示。

更多技術(shù)細節(jié)以及實驗結(jié)果請參閱 Champ 原論文與代碼，也可在 HuggingFace 或下載官方源碼動手體驗。