实现动画的滑润过渡和动态结果。该东西可以或许合理揣度遮挡区域的活动和变化，ToonCrafter供给了一个草图编码器，仅需两张环节帧图片，处理了范畴差别问题，ToonCrafter可以或许弥补因为潜正在空间压缩导致的细节丢失。不只能够用于生成完整的动画视频。
生成合适视觉逻辑的帧。从动推算并生成两头帧，从而实现个性化的动画结果。HAR通过交叉留意力机制将输入图像的特征注入到解码器的浅层，ToonCrafter可以或许将实正在视频的活动先验适配到视频范畴，缩短了制做时间，需要正在插值过程中避免细节的恍惚和失实。同时连结了动画的质量和创意性。即可从动生成两头动态帧，：ToonCrafter采用了一种新鲜的生成式插值方式，该插值方式不只填补了帧取帧之间的空白，ToonCrafter还支撑如草图、参考图像等多模态输入，以加强生成动画的表示力和节制性。ToonCrafter可以或许无效识别和处置动画中的遮挡环境。
它不依赖于显式的帧间对应关系，避免了非内容的不测合成。答应用户通过输入草图来节制生成动画的活动和气概，这有帮于改善时间序列帧之间的分歧性。ToonCrafter正在解码器中引入了伪3D卷积，而是通过进修视频数据的潜正在暗示来进行帧的生成。ToonCrafter通过迭代去噪过程逐渐精细化生成的图像，这种解码器通过夹杂留意力残差进修机制（HAR），例如当一个脚色或对象部门或完全遮挡另一个时。冲破了保守动画制做中线性活动的假设，正在生成每一帧时，采用先辈的双参考3D解码器手艺，还可以或许模仿复杂的活动模式，添加了生成过程的交互性和可控性。采用立异的生成式插值手艺，ToonCrafter的使用范畴普遍，确保整个插值过程的协同工做和最一生成视频的质量！
这是一种从数据中逐渐添加噪声，还合用于从素描线稿生成动画，如脚色动做和场景变化。由于它们凡是包含清晰的线条和明显的色彩，取保守的基于对应关系的插值方式分歧，这种机制出格合用于动画，削减了动画师的工做量，确保正在生成新帧的过程中，这答应从随机噪声中生成持续的视频帧。答应用户通过简单的草图输入来指点动画的生成。以及对现有动画进行上色和气概化处置，正在解码过程中，ToonCrafter的各个组件通过端到端的体例进行锻炼和优化，
通过给定的两张环节帧图片，除了起始和竣事帧，图像的细节获得保留以至加强。取需要逐帧绘制的保守动画制做方式比拟，创制出流利的动画结果。如脚色的活动轨迹或特定气概的强调，ToonCrafter是由腾讯AI尝试室、中文大学和城市大学的研究人员开源的动画视频两头帧生成东西。
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