基于场景分解与运动规划的多对象草图动画

草图动画通过生成动态视频序列将静态草图赋予生命，已在 GIF 设计、动画制作和日常娱乐中得到广泛应用。虽然当前方法在单对象草图动画方面表现良好，但在多对象场景中却感到困难。通过分析其失败原因，我们确定了从单对象过渡到多对象草图动画的两个主要挑战：对象感知运动建模和复杂运动优化。对于多对象草图动画，我们提出了 MoSketch 基于 Score Distillation Sampling（SDS）的迭代优化，从而以无训练数据的方式动画化多对象草图。为了以分而治之的方式解决这两个挑战，MoSketch 包含四个新模块，即 LLM 基于场景分解、LLM 基于运动规划、多层次运动细化和组成 SDS。广泛的定性和定量实验表明，我们的方法优于现有的草图动画方法。MoSketch 迈出了多对象草图动画的 pioneering 步骤，为未来的研究和应用开辟了新路径。