SteadyDancer + SDpose: one portrait + one pose (skeleton)
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モデル説明
このワークフローは、SteadyDancerをポーズから動画へのシステムとして使用し、提供されるスケルトン動画に極端またはスタイル化された動きが含まれていても、参照画像のアイデンティティと比率を保持することを目的としています。従来のポーズ駆動パイプラインでは、キャラクターが歪んだりスケルトンに急激に吸い寄せられることが多かったですが、SteadyDancerは参照画像をアンカーとして扱い、その周囲に動きを生成することで、顔の構造と全体的なシルエットを維持します。実際の動画生成はWan2.1ベースの高速化i2vモデルが担当し、最初のフレームは参照画像と一致するよう強制され、アイデンティティの安定化を図ります。これにより、ちびキャラやロボットのような異常な比率を持つキャラクターにも、ポーズリマッピングや重い前処理を必要とせずに適用可能です。
実用的には、ほとんどの変化はスケルトン動画の品質と現実感に由来します。ポーズの強度を高めると動きが強くなる一方で、極端な横方向の回転では追跡が不安定になることがあります。ただし、アイデンティティは常に保持されます。SD-Poseと組み合わせると、追跡の問題はスケルトンの不正確さではなく、極端な動きの自然な限界によるものであることが示されます。通常のヒトの動きでは、SteadyDancerは現実的かつスタイル化された出力の両方で安定した一貫した結果を生成し、参照画像に下半身情報が欠けていても全身を補完します。プロンプトは依然として最終的な外観に影響を与えます—特にロボットの腕のような想像上の要素を生成する際には—そのため、誘導テキストは依然として有用です。全体として、このワークフローは、多様な芸術的スタイルを跨いで、良好なアイデンティティ保持と滑らかな動きで単一の画像をアニメーション化する信頼できる方法を提供します。
🎥 YouTube ビデオチュートリアル
このワークフローが実際に何をするのか、そしてどうやってすぐに開始するのか知りたいですか？
この動画では、ツールの目的、ワークフローを即座に起動する方法、そして私の基本的な設計ロジックを解説します。ローカル設定も複雑な環境も必要なく、すべてRunningHub上で直接開始できます。実際に動作を体験できます。
👉 YouTube チュートリアル：
https://youtu.be/7Bk_-gCUVVQ
開始する前に、動画を丁寧に視聴することをお勧めします—全体的な文脈を理解することで、ツールの使い方をより早く習得でき、よくある誤りを避けることができます。
⚙️ RunningHub ワークフロー
今すぐインストール不要でオンラインでワークフローを体験してください。
👉 ワークフロー：
https://www.runninghub.ai/post/1995841055381762050/?inviteCode=rh-v1111
結果が期待通りであれば、後でローカルにデプロイしてカスタマイズすることも可能です。
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📺 Bilibili 更新（中国本土およびアジア太平洋地域）
アジア太平洋地域にお住まいの方は、以下の動画でワークフローのデモとクリエイティブな解説をご覧いただけます。
📺 Bilibili 動画：
https://www.bilibili.com/video/BV194S4BpELm/
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