你敢信，1张人物图片 + 1张动作动画，就可以生成一段视频。网友直呼：“主播/视频UP主可能快要下岗了！”
（模型视频来源于网络）
本周，字节跳动联合新加坡国立大学发布了一款开源项目 MagicAnimate，在GitHub开源网站上发布不到4天，就收揽了 6.4k Star！受到了一大批科技大佬和互联网从业者的关注，并有网友在抖音上发布了试用效果，简直杠杠的！
接下来小编带大家一起来看一看这一款由字节跳动、新加坡国立大学合作研发的宝藏AI视频工具。
项目介绍
MagicAnimate 是一款使用扩散模型实现的时域一致的人体图像动画工具。
它可以通过对人体图像进行扩散模型的运算，实现高质量、自然流畅的人体动画效果。MagicAnimate 具有高度的可控性和灵活性，可以通过微调参数来实现不同的动画效果。
它适用于人体动画创作、虚拟角色设计等领域。
你可以可以采用任何具体人像的图像照片+动作视频，去生成一个具有自己风格的人物动作，以下是网友采用网络上一张照片再加上跑步动作生成的。
（效果图来源于网络）
在线体验
官方团队在HuggingFace中开放了在线体验的模型Spaces。
模型在线体验地址：https://huggingface.co/spaces/zcxu-eric/magicanimate
具体使用步骤也非常简单，只需3个步骤即可：
- 先上传一张静态人物图片
- 在上传想要生成的动作demo视频
- 最后调整参数，点击“Animate”即可生成
本地搭建使用
如果想要在本地计算机搭建模型使用，需要先下载以下 2 个预训练基础模型和 1 个MagicAnimate模型。
- stable-diffusion-v1-5;
- sd-vae-ft-mse;
- MagicAnimate
Python 语言依赖需要python版本在3.8及以上, CUDA>=11.3, ffmpeg音视频处理工具
快捷安装命令：
pip install -r requirements.txt
在单个 GPU 上运行推理：
bash scripts/animate.sh
使用多个 GPU 运行推理：
bash scripts/animate_dist.sh
在单 GPU 上启动本地 gradio 演示：
python3 -m demo.gradio_animate
如果您有多个 GPU，请启动本地 gradio 演示：
python3 -m demo.gradio_animate_dist
然后在本地浏览器中打开gradio demo即可体验。
总结
MagicAnimate 的主要应用领域：
1、未知领域动画：MagicAnimate可以为油画和电影角色等未知领域图像制作跑步或做瑜伽的动画。
2、结合T2I扩散模型：将MagicAnimate与DALLE-3生成的参考图像结合，制作各种动作的动画。
3、多人动画：根据给定的运动，为多个人制作动画。
MagicAnimate 产品的主要特色之一是它的高质量和自然流畅的动画效果。使用扩散模型处理人体图像，能够生成逼真的人体动动效果，使得动画更加栩栩如生。
另一个重要特点是MagicAnimate的可控性和灵活性。用户可以根据需要微调参数，实现不同的动画效果，使其适应不同的创作需求和风格。
与阿里的Animate Anyone相比，画面质量，人物一致性上、手部和面部动作 MagicAnimate 差一些，但MagicAnimate支持多人。
