LayerAnimate：面向动画的层级控制
计算机视觉与模式识别
2025-03-25 v3
摘要
传统动画生产将视觉元素分解为离散图层, 以便独立处理草图、精炼、着色和中场处理. 现有的动漫生成视频方法通常将动画视为与真实世界视频不同的独立数据域, 缺乏对图层的细粒度控制. 为弥合这一差距, 我们引入LayerAnimate, 一个具有图层感知体系结构的新型视频扩散框架, 通过图层级控制实现对图层的操纵. 图层感知框架的开发面临显著的数据稀缺挑战, 由于专业动画资产的商业敏感性. 为缓解这一限制, 我们提出了包含自动元素分段和基于运动的分层合并的 数据清理管道. 通过定量和定性比较以及用户研究, 我们证明LayerAnimate在动画质量、控制精度和可用性方面优于当前方法, 使其成为专业动画师和业余爱好者的有效工具. 本框架开辟了面向图层级动画应用和创意灵活性的新可能性. 我们的代码可在https://layeranimate.github.io获取.
引用
@article{arxiv.2501.08295,
title = {LayerAnimate: Layer-level Control for Animation},
author = {Yuxue Yang and Lue Fan and Zuzeng Lin and Feng Wang and Zhaoxiang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.08295},
year = {2025}
}
备注
Project page: https://layeranimate.github.io