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阿里通义实验室发布了一个用于可控角色视频合成的通用模型 MIMO，能够模仿任何人在复杂动作和物体交互的场景中的表现。简单讲，用户只要给定一个图像和视频或者动作序列，它就能把给定图像的人物直接替换成视频里面的人物，并且可以控制这个角色的动作和场景进行互动。
具体视频效果见：https://menyifang.github.io/projects/MIMO/index.html
计算机视觉和图形学领域的一个基本问题是，3D作品通常需要多视角捕捉进行逐个案例训练，这严重限制了它们在短时间内建模任意角色的适用性。最近的2D方法通过预训练扩散模型打破了这一限制，但在姿势通用性和场景交互方面仍然存在困难。
MIMO是一种新颖的可泛化模型，它不仅可以根据简单用户输入合成具有可控属性的角色视频，这些可控属性包括角色、动作和场景，MIMO 还能同时实现对任意角色的高级可扩展性、对新型3D动作的通用性以及对互动现实世界场景的适用性，所有这些都在一个统一框架中完成。
MIMO的核心思想是将2D视频编码为紧凑空间代码，同时考虑到视频发生固有的3D特性。用户可以输入多项数据：单个图像作为角色，一系列姿势作为动作，以及单个视频/图像作为场景。MIMO模型能够将这些目标属性嵌入潜在空间，以构建目标编码，并通过空间感知分解将驱动视频编码为空间编码，自由地按特定顺序整合潜在编码，从而实现直观的合成属性控制。
最后，明明介绍页面在一本正经讲核心原理，突然看到这里的坤哥，真的绷不住。
项目主页：https://menyifang.github.io/projects/MIMO/index.html
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