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Prompt 语宙 > AIGC 资讯 > DragAnything – 快手联合浙大等机构开源的可控视频生成方法
AIGC 资讯

DragAnything – 快手联合浙大等机构开源的可控视频生成方法

站外新闻
最近更新: 2026年6月8日 下午10:03
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DragAnything是什么

DragAnything 是快手联合浙江大学和新加坡国立大学 Show Lab推出的,基于实体表示的可控视频生成方法,基于简单的轨迹输入实现对视频中任意物体的精确运动控制。DragAnything用扩散模型的潜在特征表示视频中的每个实体,克服传统方法中单纯拖动像素点无法精确控制物体运动的局限性。DragAnything 提供用户友好的交互方式,支持前景、背景及相机运动的灵活控制,在 FID、FVD 和用户研究等评估指标上达到新的最佳性能。

阅读目录
  • DragAnything是什么
  • DragAnything的主要功能
  • DragAnything的技术原理
  • DragAnything的项目地址
  • DragAnything的应用场景

DragAnything

DragAnything的主要功能

  • 实体级运动控制:对视频中的任何实体(包括前景和背景)进行精确的运动控制,不仅是像素级别的操作。
  • 多实体独立控制:支持同时对多个物体进行独立的运动控制,每个物体根据用户定义的轨迹进行不同的运动。
  • 用户友好的交互方式:用户基于简单的交互(如选择区域并拖动)实现复杂的运动控制,无需复杂的输入信号(如分割掩码或深度图)。
  • 相机运动控制:除控制视频中的物体,DragAnything 能实现相机的运动控制,如缩放和平移。
  • 高质量视频生成:在保持运动控制精度的同时,生成高质量的视频内容,适用于多种应用场景。

DragAnything的技术原理

  • 实体表示:推出新的实体表示方法,从扩散模型的潜在特征中提取语义信息表征视频中的每个物体。将物体的语义特征与运动轨迹相结合,实现精确的实体级运动控制。
  • 2D 高斯表示:引入 2D 高斯表示,基于高斯分布对物体的中心区域赋予更高的权重,减少边缘像素的影响,实现更自然的运动控制。
  • 扩散模型:基于扩散模型架构(如 Stable Video Diffusion),用强大的生成能力和去噪能力生成高质量的视频内容。扩散模型基于逐步去除噪声重建视频帧,结合用户输入的运动轨迹和实体表示。
  • 轨迹引导的运动控制:用户基于绘制简单的轨迹定义物体的运动路径,DragAnything 将轨迹与实体表示相结合,生成符合用户意图的视频内容,避免直接操作像素点的局限性,实现更自然和精确的运动控制。
  • 损失函数与优化:在训练阶段,用带有掩码的均方误差(MSE)损失函数,专注于优化用户指定区域的运动控制,保持其他区域的生成质量。

DragAnything的项目地址

  • 项目官网:https://weijiawu.github.io/draganything
  • GitHub仓库:https://github.com/showlab/DragAnything
  • arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2403.07420

DragAnything的应用场景

  • 视频创作与编辑:快速生成动画、调整物体运动轨迹,提升创作效率。
  • 游戏开发:生成角色动作和增强玩家的交互体验。
  • 教育与培训:辅助科学模拟和技能培训,帮助理解复杂运动过程。
  • 广告与营销:制作动态广告和产品展示,突出产品特点。
  • 娱乐与社交:生成互动视频和控制虚拟角色动作,增强趣味性。
OvisOCR2 – 阿里ATH-MaaS团队推出的端到端文档解析模型
Laminar – 分析与优化LLM应用程序的开源平台
ClipSketch AI:开源AI视频工具,自动提取B站小红书关键帧生成手绘故事板,免费使用
Memoripy – 支持 AI 应用上下文感知的记忆管理Python库
BlockDance – 复旦联合字节推出的扩散模型加速方法
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