DreamLoop：来自单张摄影的可控电影化图生成

电影化图将静态摄影与选择性循环运动相结合，具有独特的艺术吸引力。从单张摄影以可控方式生成电影化图尤其具有挑战性。现有的图像动画技术受限于简单、低频运动，仅能在具有重复纹理的狭窄领域内操作，如水和烟。相比之下，大规模视频扩散模型不针对电影化图约束，缺乏生成无缝、受控循环所需的专门数据。我们提出 DreamLoop，一个专为从单张照片生成电影化图而设计的可控视频合成框架，无需任何电影化图训练数据。我们的关键思想是通过训练两个目标适应通用视频扩散模型：时间桥接和运动条件。该策略实现了灵活的电影化图生成。在推理时，我们将输入图像同时用作第一帧和最后一帧的条件，以实现无缝循环。通过对静态轨迹进行条件控制，保持背景静态。最后，通过提供用户指定的目标物体运动路径，我们的方法对动画的轨迹和时机提供直观的控制。据我们了解，DreamLoop 是首个实现可灵活、直观控制的通用场景电影化图生成的方法。我们演示，该方法产生的高质量、复杂电影化图符合用户意图，优于现有方法。