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TCAN

使用扩散模型实现时间一致性的人像动画

TCAN是一种基于扩散模型的新型人像动画框架，它能够保持时间一致性并很好地泛化到未见过的领域。该框架通过特有的模块，如外观-姿态自适应层(APPA层)、时间控制网络和姿态驱动的温度图，来确保生成的视频既保持源图像的外观，又遵循驱动视频的姿态，同时保持背景的一致性。

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TCAN简介概述

需求人群：

"TCAN适用于需要进行高质量人像动画生成的领域，如电影制作、游戏开发、虚拟现实等。它特别适合那些需要在保持人物外观和背景一致性的同时，实现复杂动作和姿态变化的动画制作者。"

使用场景示例：

电影制作中，用于生成角色的动作场景。

游戏开发中，用于创建角色的动态表现。

虚拟现实中，用于生成与用户互动的虚拟角色动画。

产品特色：

外观-姿态自适应(APPA层)：在保持源图像外观的同时，维持来自冻结控制网的姿态信息。

时间控制网络：防止生成视频因突然和错误的姿态变化而崩溃。

姿态驱动的温度图：在推理阶段通过平滑时间层的注意力分数来减少静态区域的闪烁。

时间一致性：确保动画过程中人物姿态的连贯性。

泛化能力：能够适应不同领域和身份的动画生成。

背景保持：在动画过程中保持源图像背景的一致性。

多身份动画：能够将动作转移到不同身份的人物或动画角色上。

使用教程：

1. 准备源图像和驱动视频，确保它们包含所需的人物外观和动作。

2. 使用TCAN模型进行人像动画生成，输入源图像和驱动视频。

3. 调整TCAN模型中的参数，如APPA层的权重和时间控制网络的强度，以获得最佳动画效果。

4. 利用姿态驱动的温度图减少动画中的闪烁和不连贯现象。

5. 观察生成的动画，确保时间一致性和背景保持符合预期。

6. 根据需要进行微调，直至达到满意的动画效果。

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