本文一作 Maham Tanveer 是 Simon Fraser University 的在读博士生,主要研究方向为艺术视觉生成和创作,此前在 ICCV 发表过艺术字体的生成工作。师从 Hao (Richard) Zhang, IEEE Fellow, Distinguished Professor, 并担任 SIGGRAPH 2025 Paper Chair. 本文尾作 Nanxuan (Cherry) Zhao 在 Adobe Research 担任 Research Scientist, 研究方向为多模态可控生成和编辑,有丰富的交叉方向研究经历(图形学 + 图像 + 人机交互),致力于开发可以让用户更高效进行设计创作的算法和工具。继 Firefly 视频大模型公布后,Adobe 的研究者在如何更好的控制视频的生成和编辑进行了更深入的研究。近日,Adobe 提出了一个统一模型,除了传统的根据图片生成动画的功能(image animation)外,同时支持各种模态的控制,包括关键帧 (keyframes)、运动轨迹 (sparse trajectory)、掩码(mask)、引导像素(guiding pixels)、文本等。论文中的 demo 让人眼前一亮,下面一起来看看模型的效果:1. 运动轨迹 (sparse trajectory)更多技术细节,对比实验请参考原文:https://motionbridge.github.io/static/motionbridge_paper.pdf视频:https://motionbridge.github.io/static/motionbridge_1.mp4© THE END转载请联系本公众号获得授权摘要:本文一作 Maham Tanveer 是 Simon Fraser University 的在读博士生,主要研究方向为艺术视觉生成和创作,此前在 ICCV 发表过艺术字体的生成工作。师从 Hao (Richard) Zhang, IEEE Fellow, Di
来源:程程科技杂谈
免责声明:本站系转载,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题,请在30日内与本站联系,我们将在第一时间删除内容!