腾讯发布人物角色一致性视频生成方法ID-Animator
ID-Animator 是一种新的零样本人物视频生成方法，可以根据单个参考人脸图像生成个性化视频，同时保留人物身份信息。
该方法基于现有的基于扩散的视频生成骨架，并引入了一个面部适配器来编码与身份相关的嵌入。
为了提取视频生成中的身份信息，该方法还引入了一个面向身份的数据集构建流程，该流程集成了从构建的人脸图像池中分离的人类属性和动作描述技术。基于此流程，进一步设计了随机面部参考训练方法，
以准确捕获参考图像中的身份相关嵌入，从而提高模型的身份特定视频生成的准确性和泛化能力。
实验结果表明，ID-Animator 在生成个性化人物视频方面优于先前的模型，并且与流行的预训练 T2V 模型如 AnimateDiff 和各种社区骨架模型高度兼容，在需要保留身份信息的实际应用中表现出高度可扩展性。
github:https://id-animator.github.io/
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