数字人解决方案——Champ单个视频单张图像生成可控且一致的人体视频生成，数字人解决方案，Champ技术实现单视频单图像生成可控且一致的人体视频生成

摘要：数字人解决方案Champ通过单个视频和单张图像生成可控且一致的人体视频生成技术，实现高质量的数字人模型。该技术基于先进的图像处理和深度学习技术，能够生成逼真且动态的人体视频内容。Champ解决方案为娱乐、广告、电影制作等领域提供便捷工具，助力数字人内容的快速制作和个性化定制。

Champ是阿里巴巴集团、南京大学和复旦大学的研究团队共同提出的一种创新的人体动画生成技术，该技术能够在仅有一段原始视频和一张静态图片的情况下，激活图片中的人物，使其按照视频中的动作进行动态表现，极大地促进了虚拟主播和其他虚拟角色生成技术的发展。

Champ技术的核心在于其独特的工作流程，该方法利用SMPL（Skinned Multi-Person Linear Model）模型来生成渲染深度图、法线贴图和语义贴图，这些图像为后续的处理步骤提供了详尽的三维形状信息，是构建真实感动画的关键，Champ结合了基于骨架的动作指导，为模型注入精确的动作属性，确保生成的动画既准确又具有丰富的细节。

通过这种方法，Champ能够捕捉并再现人物的细微动作和表情，使得生成的动画既自然又逼真，这不仅为虚拟内容创作者提供了一个强大的工具，也为虚拟现实、游戏开发和电影制作等领域带来了新的可能性。

项目主页：https://fudan-generative-vision.github.io/champ/

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.14781.pdf

Github地址：https://github.com/fudan-generative-vision/champ

企鹅交流群：787501969

简介：

Champ是一种基于SMPL模型的先进技术，旨在精确捕捉视频中人体的几何形状和动作特征，通过统一身体形状和姿势的表示方法，Champ能够从源视频中提取复杂的3D人体信息。

该技术通过整合渲染深度图像、法线图和语义图等多维度数据，Champ还利用了基于骨骼结构的运动信息来引导模型，这为潜在扩散模型提供了更为丰富的条件，使得模型能够全面地理解和再现3D形状及详细的姿势属性。

Champ的一个显著特点是其多层运动融合模块，该模块结合了自注意机制，能够在空间域中有效地整合形状和运动的信息，自注意机制使得模型能够自动识别并关注对结果影响最大的特征，从而在处理过程中提高对关键信息的捕捉能力。

Champ通过将3D人体参数模型作为运动引导，实现了在参考图像和源视频运动之间进行精确的参数形状对齐，这一过程允许模型根据参考图像调整人体姿势，同时保持源视频中的运动特征，确保生成的动画既准确又自然。

算法框架：

Champ是一种先进的人体图像动画合成技术，它能够根据给定的人物图像和参考视频中的动作序列，生成一个时间连贯且视觉可控的视频，这一过程的核心在于利用SMPL模型来提取和复制人体动作，从而创造出逼真的动画效果。

在实现过程中，Champ首先使用SMPL模型对源视频中的人体姿势和形状进行分析和提取，利用这些输出以及深度、法线和语义地图等辅助信息，在潜在扩散模型框架中为人物图像动画提供多层次的姿势和形状指导。

实验部分：

在实现过程中，采用了多种数据集进行训练与测试，包括来自著名在线库的真实人体视频，通过与多种基线方法进行全面比较，证明了Champ在各项指标上的优越性，还进行了消融分析，验证了引入SMPL模型和骨架模型以及姿态引导自注意力机制的有效性，实验结果表明，Champ能够在较短的时间内完成转移，并且生成高质量的动画，基于SMPL模型的人体图像动画生成方法能够有效地捕捉和再现复杂的人体动作和形状变化，为图像动画领域提供了一种新的解决方案。

希望以上内容可以帮助您！