# Champ – 基于3D的人物图片转视频动画模型

- Link: https://paooo.com/aigc-news/28037/
- Published: 2026-07-09T13:41:14+08:00
- Author: 站外新闻

## Champ是什么

Champ是由阿里巴巴、复旦大学和南京大学的研究人员共同提出的一种基于3D的将人物图片转换
为视频动画的模型，该方法结合了3D参数化模型（特别是SMPL模型）和潜在扩散模型，能够
精确地捕捉和再现人体的3D形状和动态，同时保持动画的时间一致性和视觉真实性，以生成
高质量的人类动画视频。

阅读目录

 * [Champ是什么](https://paooo.com/aigc-news/28037/#champ%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [Champ的官网入口](https://paooo.com/aigc-news/28037/#champ%e7%9a%84%e5%ae%98%e7%bd%91%e5%85%a5%e5%8f%a3)
 * [Champ的功能特性](https://paooo.com/aigc-news/28037/#champ%e7%9a%84%e5%8a%9f%e8%83%bd%e7%89%b9%e6%80%a7)
 * [Champ的工作原理](https://paooo.com/aigc-news/28037/#champ%e7%9a%84%e5%b7%a5%e4%bd%9c%e5%8e%9f%e7%90%86)

![Champ](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/champ-model-1.avif)

## Champ的官网入口

 * 官方项目主页：[https://fudan-generative-vision.github.io/champ/#/](https://fudan-generative-vision.github.io/champ/#/)
 * GitHub源码库：[https://github.com/fudan-generative-vision/champ](https://github.com/fudan-generative-vision/champ)
 * arXiv研究论文：[https://arxiv.org/abs/2403.14781](https://arxiv.org/abs/2403.14781)

## Champ的功能特性

 * **人物图片转视频动画**：Champ可以将静态人物图片转换为动态视频动画，通过精确捕捉
   和再现人体的形状和动作，创造出既真实又可控的动态视觉内容。
 * **3D形状和姿势表示**：Champ能够精确地表示和控制人体的形状和姿势，可从源视频中
   提取的人体几何和运动特征更加准确。
 * **跨身份动画生成**：Champ能够将来自一个视频的运动序列应用到另一个不同身份的参考
   图像上，实现跨身份的动画生成。
 * **高质量的视频生成**：Champ在生成视频时保持了角色和背景之间的一致性，同时通过
   时间对齐模块确保帧之间的流畅过渡，从而产生高质量的视频输出。
 * **与T2I文生图模型结合**：结合根据文本描述生成图像的T2I文生图模型，用户可以通过
   文本描述指定动画中的角色外观和动作，然后Champ根据这些描述再生成动画视频。

## Champ的工作原理

![Champ的工作原理](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/champ-framework.
avif)

 1.  **3D人体参数化模型（SMPL）**：
 2.   * 使用SMPL模型来表示人体的形状和姿势。SMPL模型是一个基于参数的3D人体模型，能够
        捕捉人体的形状变化和姿势变化。
      * 通过将SMPL模型拟合到参考图像上，可以获取人体的形状参数和姿势参数。
 3.  **从源视频中提取运动**：
 4.   * 利用现有的框架（如4D-Humans）从源视频中提取人体的运动序列。这些运动序列包括
        连续的SMPL模型参数，用于描述视频中人物的动作。
 5.  **生成深度、法线和语义图**：
 6.   * 将SMPL模型渲染成深度图、法线图和语义图，这些图像包含了3D结构、表面方向和人体
        部位的详细信息。
 7.  **运动对齐和指导**：
 8.   * 使用提取的SMPL模型参数来对齐参考图像中的人物形状和姿势，确保动画中的人物与源
        视频中的人物动作一致。
      * 引入基于骨架的运动指导，以增强对复杂运动（如面部表情和手指动作）的表示。
 9.  **多层运动融合**：
 10.  * 通过自注意力机制，将深度、法线、语义和骨架信息的特征图进行融合，以生成一个综合
        的运动指导信号。
 11. **潜在扩散模型**：
 12.  * 利用潜在扩散模型（如Latent Diffusion Model）作为生成框架，将上述运动指导信号
        和参考图像编码后的特征结合起来，生成动画帧。
      * 在潜在空间中应用去噪过程，逐步从带有噪声的表示中恢复出清晰的动画帧。
 13. **训练和推理**：
 14.  * 在训练阶段，模型学习如何根据给定的参考图像和运动指导生成连贯的动画序列。
      * 在推理阶段，模型根据新的参考图像和运动序列生成动画，展示出其泛化能力。
 15. **视频生成**：
 16.  * 将生成的帧序列组合成视频，同时确保视频中的人物与参考图像在视觉上保持一致，且
        动作流畅自然。

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