X-UniMotion：可以重现精细手部动作的视频模型

X-UniMotion 是一款视频模型，能重现手部动作。输入参考人物和动作视频后，它能让参考人物精准地执行相同动作，适合复杂手部操作。其技术优势在于能高度还原手部细节，动作准确流畅。

功能特征

• 端到端训练：X-UniMotion 经过端到端训练，可学习全身运动的潜在表示，并借助 DiT 网络生成逼真视频。

• 精细动作捕捉：能精准捕捉手部和面部等局部细节动作。

• 身份无关表示：通过空间和颜色增强，分离身份线索与运动潜在，实现身份无关的运动表示。

• 高质量动画生成：生成的动画逼真且动作一致，与参考图像高度相似。

X-UniMotion技术

• 图像编码器：从参考图像中提取全身关节的潜在运动描述符，以及手部和面部的局部描述符。

• ViT 解码器：将运动描述符重新定位到参考主体的身体结构，输出空间运动指导。

• DiT 网络：结合空间运动指导、噪声视频潜在和参考图像潜在，生成最终动画。

• 交叉注意力层：将面部运动潜在注入 DiT 网络，实现表情控制。

应用场景

• 影视制作：用于生成角色动作动画，节省成本，提升特效质量。

• 动画制作：快速生成高质量动画片段，提高制作效率。

• 游戏开发：使游戏人物动作更自然逼真，增强沉浸感。

• 在线教育：生成精细动作演示视频，助力手工艺、乐器演奏等课程教学。

• 虚拟实验室：模拟实验操作，辅助学生学习。

• 语言学习：生成手语等语言手势教学视频，帮助学生学习。

• 康复训练：生成康复动作视频，辅助患者进行手部和面部康复训练。

• 手术模拟：生成精细手术操作视频，助力医生掌握手术技巧。

• 心理治疗：生成表情动作视频，引导患者学习和表达情感。

• 虚拟助手：生成虚拟助手动作动画，提升交互自然度。

• VR/AR：生成虚拟角色动作动画，增强虚拟环境中的交互体验。

• 手势识别：生成精细手部动作样本，用于训练手势识别模型。

使用方法

1. 输入数据：需要一张参考图像和一段动作视频。

2. 提取运动描述符：从参考图像中提取全身关节的潜在运动描述符，以及手部和面部的局部描述符。

3. 运动重定位：将运动描述符重新定位到参考主体的身体结构。

4. 动画生成：结合运动指导、噪声视频潜在和参考图像潜在，输入 DiT 模型生成动画。

5. 表情控制：将面部运动潜在注入 DiT 网络，实现表情控制。