其次，为了连结帧间的外不雅分歧性，团队引入了一种新的外不雅编码器（Appearance Encoder）来保留参考图像的复杂细节。

　　这个编码器取以往利用CLIP编码的方式分歧，可以或许提取稠密的视觉特征来指导动画，从而更好地保留身份、布景和服拆等消息。

　　这个模子通过正在扩散收集中插手时间留意力模块，从而确保动画中各帧之间的时间分歧性证书印刷制作。

　　除此之外，MagicAnimate正在GitHub中也给出了当地体验的体例，感乐趣的小伙伴能够尝尝哦~！

　　，原文题目：《抖音跳舞不消实人出镜，一张照片就能生成高质量视频！字节新手艺连抱抱脸CTO都体验了》，题图来历：视觉中国。

　　这不，正在它“出道”前不久，同样是只需“一张图”和“想要的动做”

　　全体而言，MagicAnimate采用的是基于扩散模子（diffusion）的一个框架，目标就是加强时间分歧性、连结参考图像的实正在性，并提高动画保实度。

　　特别是正在具有挑和性的TikTok跳舞数据集上，MagicAnimate正在视频保实度方面比最强基线%以上！

　　然后啊，可谓是正在科技圈里掀起了不小的波涛，浩繁科技大佬和极客们纷纷耍了起来。

　　正在这两项立异手艺的根本之上，团队进一步采用了一种简单的视频融合手艺（Video Fusion Technique）来推进长视频动画的滑润过渡。