Alibaba WAN 2.2 Animate: โมเดล AI รุ่นใหม่สำหรับแอนิเมชันและการแทนที่ตัวละคร
บทนำ
ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีการสร้างวิดีโอด้วย AI มีโมเดลมากขึ้นที่รองรับการสร้างวิดีโอแบบไดนามิกจากภาพสแตติก WAN 2.2 Animate (หรือที่รู้จักในชื่อ Wan-Animate / Wan2.2-Animate) เป็นหนึ่งในโมเดลที่มีความสำคัญที่แปลกใหม่ในสาขานี้ ได้รับการสนับสนุนโดยทีมที่มีพื้นฐานจาก Alibaba และบนพื้นฐานของซีรีส์โมเดล "Wan" รวมการทำงานแอนิเมชันตัวละคร (animation) และการแทนที่ตัวละคร (replacement) มุ่งมั่นที่จะทำให้บุคคลแบบสแตติก "มีชีวิต" และสามารถผสมผสานเข้ากับฉากที่มีอยู่
พื้นหลัง: โมเดล WAN และกลยุทธ์วิดีโอ AI ของ Alibaba
- ภาพรวมโมเดล WAN: Wan (หรือเรียกว่า Wanx) เป็นซีรีส์โมเดลที่เปิดตัวโดย Alibaba ในทิศทางการสร้างวิดีโอ/ภาพ มุ่งมั่นที่จะส่งเสริมเทคโนโลยีการสร้างวิดีโอคุณภาพสูงและการเข้าใจวิดีโอ
- การพัฒนา WAN 2.1 / WAN 2.x: WAN 2.2 เป็นเวอร์ชันอัปเกรดที่สำคัญของซีรีส์ WAN ที่มีการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญในคุณภาพการสร้างวิดีโอ ความสอดคล้องของการเคลื่อนไหว และการผสมผสานแบบมัลติโมดัล
- กลยุทธ์โอเพ่นซอร์สของ Alibaba: Alibaba ได้ประกาศการเปิดตัวเวอร์ชันโอเพ่นซอร์สของ WAN 2.1 เพื่อรองรับการมีส่วนร่วมที่กว้างขึ้นของชุมชนวิจัย
WAN 2.2 Animate / Wan-Animate คืออะไร
Wan-Animate: Unified Character Animation and Replacement with Holistic Replication เป็นโมดูลย่อยที่สำคัญของระบบ WAN 2.2 ซึ่งมีเป้าหมายหลักในการแก้ไขปัญหาแอนิเมชันตัวละครและการแทนที่ตัวละครแบบรวมเป็นหนึ่งเดียว
คุณสมบัติหลัก
การสนับสนุนโหมดคู่
- โหมด Animation: ป้อนข้อมูลภาพตัวละครแบบสแตติก + วิดีโออ้างอิง เพื่อให้ตัวละครติดตามการเคลื่อนไหวและการแสดงออกเพื่อสร้างแอนิเมชัน
- โหมด Replacement: การแทนที่ตัวละครแบบสแตติกในวิดีโอที่มีอยู่อย่างเป็นธรรมชาติ รับประกันความสอดคล้องของแสงและสภาพแวดล้อม
การออกแบบสถาปัตยกรรม
- สร้างขึ้นบนพื้นฐานของเฟรมเวิร์ก Wan-I2V
- ใช้สัญญาณโครงกระดูก (skeleton) สำหรับการขับเคลื่อนการเคลื่อนไหว
- ใช้คุณลักษณะใบหน้าโดยนัย (implicit facial features) เพื่อทำการขับเคลื่อนการแสดงออก
- เปิดตัวโมดูล Relighting LoRA เพื่อแก้ไขปัญหาการผสมผสานแสงในสถานการณ์การแทนที่
ข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพ
- เหนือกว่าเบสไลน์โอเพ่นซอร์สที่มีอยู่ในหลายเมตริก (SSIM, LPIPS, FVD เป็นต้น)
- แสดงความสอดคล้องของการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งกว่าและความเสถียรของตัวตนในการประเมินแบบอัตนัย
- รวมแอนิเมชันและการแทนที่ ลดต้นทุนการเปลี่ยนโมเดล
ข้อจำกัดและความท้าทาย
- การใช้ทรัพยากรการอนุมานที่สูงขึ้น
- ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนอย่างมาก อาจยังคงเกิดปัญหาการบิดเบือนการเคลื่อนไหวหรือการผสมผสานที่ไม่เป็นธรรมชาติ
การเปรียบเทียบและโมเดลที่เกี่ยวข้อง
- เมื่อเทียบกับโมเดลเช่น Animate Anyone / UniAnimate / VACE WAN 2.2 Animate มีข้อได้เปรียบในความสอดคล้องของการเคลื่อนไหว การแสดงออกทางใบหน้า และการผสมผสานสภาพแวดล้อม
- เมื่อเทียบกับ UniAnimate-DiT WAN 2.2 Animate สมบูรณ์กว่าในการแสดงออกการเคลื่อนไหวและฟังก์ชันการแทนที่
- เมื่อเทียบกับวิธีการแบบดั้งเดิมที่ใช้จุดสำคัญ WAN 2.2 Animate ใช้โมเดลการแพร่กระจายและสถาปัตยกรรม Transformer เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น
คู่มือการใช้งาน / การนำไปปฏิบัติจริง
การใช้งานออนไลน์ (แนะนำ)
หากคุณต้องการประสบการณ์ที่สะดวกกว่า เยี่ยมชม wan-ai.tech โดยตรงเพื่อการสร้างแบบคลิกเดียวทันที โดยไม่ต้องดาวน์โหลดและติดตั้ง
การรันในเครื่อง
- โคลนที่เก็บและติดตั้ง dependencies (PyTorch เป็นต้น)
- ดาวน์โหลดน้ำหนักโมเดล WAN 2.2 Animate (เช่น Animate-14B)
การเตรียมอินพุต
- ภาพตัวละคร: ภาพคนเท่านั้น ภาพประกอบ หรือตัวละครการ์ตูน
- วิดีโออ้างอิง: วิดีโอมาตรฐานสำหรับขับเคลื่อนการเคลื่อนไหวและการแสดงออก
- โหมด Replacement: ต้องเตรียมวิดีโอที่จะแทนที่
การไหลของการอนุมาน
- โหมด Animation: รัน
generate.py และระบุ --task animate-14B
- โหมด Replacement: ใช้
--replace_flag กับ Relighting LoRA
- การสร้างวิดีโอยาว: รักษาความต่อเนื่องผ่านการเชื่อมโซ่เชิงเวลา (temporal chaining)
สถานการณ์การใช้งาน
- แอนิเมชันตัวละคร: การทำให้ตัวละครภาพประกอบและตัวละครเสมือนเป็นแบบไดนามิก
- การแทนที่วิดีโอ: การแลกเปลี่ยนใบหน้าแบบธรรมชาติ การแทนที่ตัวละคร
- ภาพยนตร์/โฆษณา: การสร้างคลิปแอนิเมชันตัวละครอย่างรวดเร็ว
- นักสตรีมเสมือน: การสร้างอวตารเสมือนที่สามารถแอนิเมตได้แบบเรียลไทม์
มุมมองอนาคต
- การเร่งการอนุมาน: การลดต้นทุนหน่วยความจำและการคำนวณ
- การขยายแบบมัลติโมดัล: การรวมกับการขับเคลื่อนด้วยเสียงและข้อความ
- การสนับสนุนวิดีโอยาวความคมชัดสูง: การสนับสนุนความละเอียดที่สูงขึ้นและระยะเวลาที่ยาวขึ้น
- การปรับปรุงการโต้ตอบ: การเพิ่มความสามารถในการควบคุมการเคลื่อนไหว การแสดงออก และมุมกล้อง
- การใช้งานแบบเรียลไทม์: การใช้งานในการสตรีมสดเสมือนและสถานการณ์แบบโต้ตอบ