כתבה
arXiv cs.AI ·
WeLike2Party! תרגום: תעבורת תנועה במסגרת תמונה לתמונה למסגרת
WeLike2Party! In-Context Motion Transfer for Multi-Human Image Animation
WeLike2Party היא תשתית לאנימציה של תמונות אנושיות שמעברת תנועה במסגרת. היא משתמשת בתנאי וידאו ישירים ללא ניתוח פוזה או רשת גוף. WeLike2Party עוברת ביקורת על MotionTwin-Bench ומציגה תוצאות טובות יותר בפידליות ובקשר בין זהות ותנועה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.36937v1 Announce Type: cross Abstract: Human image animation aims to transfer motion from a driving video to subjects in a reference image. Despite remarkable progress in video generation, achieving high-fidelity animation of multiple interacting subjects remains a challenge. Many existing approaches rely on explicit motion representations such as 2D skeletons or parametric body meshes and struggle to preserve identity-motion binding under inter-person occlusion. To address this limitation, we propose WeLike2Party, a multi-human animation framework built on direct in-context video conditioning without explicit pose or mesh extraction at inference. We further introduce Reference Asymmetric RoPE Conditioning to preserve fine-grained appearance details, and Identity Binding Supervi
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית