MTVCrafter – 开创人像动画生成的新纪元

MTVCrafter是什么

MTVCrafter是由中国科学院深圳先进技术研究院计算机视觉与模式识别实验室联合中国电信人工智能研究所等机构推出的一款人像动画生成框架。它首次将原始3D运动序列直接建模用于动画生成，突破了传统依赖2D姿态图像的局限性。该框架通过4D运动标记化（4DMoT）和运动感知视频扩散Transformer（MV-DiT）等核心技术，实现了高质量的人像动画生成。

核心功能

MTVCrafter具备多项核心功能：

• 高质量动画生成：能够直接处理3D运动序列，生成高精度、自然流畅的人体动作视频。
• 强大的泛化能力：支持多种场景和风格的泛化应用，包括单人和多人角色、全身及半身建模，并能适应不同艺术风格（如动漫、写实等）的创作需求。
• 精确的运动控制：借助4D运动标记化技术和创新性的运动注意力机制，实现了对复杂运动序列的精准控制。
• 身份一致性保持：在处理过程中有效保留和维护参考图像的身份特征，避免因技术处理导致的身份漂移问题。

技术原理

MTVCrafter的技术原理基于以下两大核心模块：

• 4D运动标记化器（4DMoT）：采用编码器-解码器结构，通过2D卷积和残差块处理时间（帧）和空间（关节）维度的数据，并利用向量量化器将连续运动特征映射到离散的标记空间。这些标记在统一的空间中表示，便于后续的动画生成。
• 运动感知视频扩散Transformer（MV-DiT）：设计了4D运动注意力机制，将4D运动标记与视觉标记（如视频帧）结合，并基于4D旋转位置编码（RoPE）恢复因标记化和展平丢失的时空关系。此外，还引入了运动感知的分类器自由引导，提高生成质量和泛化能力。

支持平台

MTVCrafter支持多种主流平台，包括但不限于：

• Windows：适用于Windows 10及以上版本。
• Linux：支持主流Linux发行版。
• macOS：支持macOS Catalina及以上版本。

团队介绍

MTVCrafter的研发团队由中国科学院深圳先进技术研究院Yanbo Ding团队主导。该团队在计算机视觉和人工智能领域拥有深厚的技术积累和丰富的研究经验。此外，中国电信人工智能研究所等机构也参与了该项目的研发，为项目的成功提供了强大的技术支持和资源保障。

项目资源

• 官网：https://dingyanb.github.io/MTVCrafter/
• GitHub仓库：https://github.com/DINGYANB/MTVCrafter
• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.10238

业务场景

MTVCrafter在多个领域具有广泛的应用前景：

• 虚拟偶像：可用于虚拟主播的实时动画生成，提升观众的互动体验。
• 游戏开发：支持为游戏中的角色快速生成多样化的动作，提高开发效率。
• 影视制作：能够将故事板草图转化为带动作的预览视频，提升导演的沟通效率。
• 教育与科研：作为计算机视觉和人工智能课程的教学案例，帮助学生更好地理解相关技术。