注意力机制
Motion Anything
Motion Anything 是一款由多所高校与企业联合研发的多模态运动生成框架,可基于文本、音乐或两者结合生成高质量人类运动。其核心在于基于注意力的掩码建模和跨模态对齐技术,实现对运动序列的精细控制与动态优先级调整。该工具支持影视动画、VR/AR、游戏开发、人机交互及教育等多个应用场景,并配套提供 Text-Music-Dance (TMD) 数据集,推动多模态运动生成技术的发展。
AnimateDiff
AnimateDiff是一款由上海人工智能实验室、香港中文大学和斯坦福大学的研究人员共同开发的框架,旨在将文本到图像模型扩展为动画生成器。该框架利用大规模视频数据集中的运动先验知识,允许用户通过文本描述生成动画序列,无需进行特定的模型调优。AnimateDiff支持多种领域的个性化模型,包括动漫、2D卡通、3D动画和现实摄影等,并且易于与现有模型集成,降低使用门槛。
LayerDiffusion
LayerDiffusion是一种创新的AI工具,利用大规模预训练的潜在扩散模型生成具有透明度的图像。该技术引入了“潜在透明度”的概念,将图像的alpha通道透明度信息编码到潜在空间中。LayerDiffusion不仅可以生成单个透明图像,还能生成多个透明图层,支持条件控制生成和图层内容结构控制,确保高质量的图像输出。此外,它还能够生成多个透明图层,并通过共享注意力机制和低秩适应确保图层间的和谐混