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- 功能亮点：X-Dyna 支持单张图像动画化，生成具有真实感和环境感知能力的动态视频。
- 技术核心：基于扩散模型，结合 Dynamics-Adapter 模块，实现高质量动态细节生成。
- 应用场景：适用于数字媒体、社交媒体、艺术创作、教育及虚拟角色动画等领域。
正文（附运行示例）
X-Dyna 是什么
X-Dyna 是由字节跳动联合斯坦福等高校推出的动画生成框架，基于扩散模型（Diffusion Model）实现单张人类图像的动画化。通过驱动视频中的面部表情和身体动作，X-Dyna 能够生成具有真实感和环境感知能力的动态效果。
其核心是 Dynamics-Adapter 模块，能够将参考图像的外观信息有效地整合到扩散模型的空间注意力中，同时保留运动模块生成流畅和复杂动态细节的能力。X-Dyna 还支持面部表情的身份解耦控制，能够实现准确的表情转移。
X-Dyna 的主要功能
- 单张图像动画化：X-Dyna 能将单张人类图像通过面部表情和身体动作的驱动，生成具有真实感和环境感知能力的动态视频。
- 面部表情和身体动作控制：通过 Dynamics-Adapter 模块，X-Dyna 将参考图像的外观信息整合到扩散模型中，同时保留运动模块的动态细节生成能力。
- 混合数据训练：X-Dyna 在人类动作视频和自然场景视频的混合数据集上进行训练，能够同时学习人类动作和环境动态。
- 高质量动态细节生成：通过轻量级的 Dynamics-Adapter 模块，X-Dyna 可以生成流畅且复杂的动态细节，适用于多种场景和人物动作。
- 零样本生成能力：X-Dyna 不依赖于目标人物的额外数据，可以直接从单张图像生成动画，无需额外的训练或数据输入。
X-Dyna 的技术原理
- 扩散模型基础：X-Dyna 基于扩散模型，通过逐步去除噪声来生成图像或视频。
- Dynamics-Adapter 模块：该模块将参考图像的外观信息整合到扩散模型的空间注意力中，确保生成流畅且复杂的动态细节。
- 面部表情控制：X-Dyna 引入局部控制模块，捕获身份解耦的面部表情，实现更准确的表情转移。
- 混合数据训练：X-Dyna 在人类动作视频和自然场景视频的混合数据集上进行训练，能够同时学习人类动作和环境动态。
如何运行 X-Dyna
1. 克隆仓库
首先，克隆 X-Dyna 的 GitHub 仓库：
git clone https://github.com/bytedance/X-Dyna
cd X-Dyna
2. 安装依赖
使用提供的 requirements.txt 文件设置环境：
# 创建 conda 环境
conda create -n xdyna python==3.10
# 激活环境
conda activate xdyna
# 安装依赖
bash env_torch2_install.sh
3. 下载预训练模型
从 HuggingFace 下载预训练模型，并将其放置在 pretrained_weights 文件夹中。
从 HuggingFace 拉取 Stable Diffusion 1.5 UNet 项目并将其放置在以下位置： pretrained_weights/initialization/unet_initialization/SD
确保文件结构如下：
X-Dyna
|----...
|----pretrained_weights
|----controlnet
|----controlnet-checkpoint-epoch-5.ckpt
|----controlnet_face
|----controlnet-face-checkpoint-epoch-2.ckpt
|----unet
|----unet-checkpoint-epoch-5.ckpt
|----initialization
|----controlnets_initialization
|----controlnet
|----control_v11p_sd15_openpose
|----controlnet_face
|----controlnet2
|----unet_initialization
|----IP-Adapter
|----IP-Adapter
|----SD
|----stable-diffusion-v1-5
|----...
4. 运行推理
使用以下命令进行推理：
bash scripts/inference.sh
资源
- GitHub 仓库：https://github.com/bytedance/X-Dyna
- HuggingFace 仓库：https://huggingface.co/Boese0601/X-Dyna
- Stable Diffusion 1.5 UNet：https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5
- arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.10021
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