FlexiAct— 清华联合腾讯推出的动作迁移模型

FlexiAct是什么

flexiact是由清华大学与腾讯arc实验室共同开发的新型动作迁移模型。该模型能够在提供目标图像的情况下，将参考视频中的动作准确地转移到目标主体上，即使在空间结构差异显著或跨域的异构场景中，也能实现精确的动作匹配和外观一致性。flexiact通过引入轻量级的refadapter模块和频率感知动作提取（fae）模块，克服了现有方法在布局、视角和骨架结构差异方面的局限性，同时保持了身份的一致性。该模型在人物和动物的动作迁移方面表现优异，具有广泛的应用潜力。

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FlexiAct的主要功能

• 跨主体动作迁移：支持将动作从一个人转移到另一个人，或从人转移到动物。
• 保持外观一致性：在转移动作的同时，确保目标主体的外观（如服装、发型等）与原始目标图像保持一致。
• 灵活的空间结构适配：即使参考视频和目标图像在布局、视角和骨架结构上存在差异，也能实现动作的自然转移。

FlexiAct的技术原理

• RefAdapter（空间结构适配器）：RefAdapter是一个轻量级的图像条件适配器，主要用于解决参考视频和目标图像之间的空间结构差异问题。在训练过程中，随机选择视频帧作为条件图像，以最大化空间结构的差异性。这使得模型能够适应不同的姿态、布局和视角，同时保持外观的一致性。通过注入少量可训练参数（如LoRA模块），在CogVideoX-I2V的MMDiT层中实现灵活的空间适配，避免了传统方法中的严格约束。
• 频率感知动作提取：FAE是一个创新的动作提取模块，直接在去噪过程中完成动作提取，不依赖于独立的时空架构。FAE观察到在去噪的不同时间步中，模型对运动（低频）和外观细节（高频）的关注程度不同。在早期时间步中，模型更关注运动信息；在后期时间步中，模型更关注外观细节。FAE基于动态调整注意力权重，优先在早期时间步提取运动信息，在后期时间步关注外观细节，从而实现精准的动作提取和控制。

FlexiAct的项目地址

• 项目官网：https://www./link/feafb280b99f47d2e75d6008f73c15a3
• GitHub仓库：https://www./link/d42d69e7f0bd978777cca54687d3f1b7
• HuggingFace模型库：https://www./link/6de1de23aac1b51733a0c789de180879
• arXiv技术论文：https://www./link/26f442e45f3939150bec252fdc0f6466

FlexiAct的应用场景

• *制作：快速生成逼真的角色动作，降低拍摄成本。
• 游戏开发：为游戏角色生成多样化的动作，提升游戏体验。
• 广告营销：生成虚拟代言人的动作，增强广告的吸引力。
• 教育培训：生成教学和康复训练的动作，辅助学习和恢复。
• 娱乐互动：支持用户创作有趣的视频，提升娱乐体验。

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 2025-05-09