kj new Pose Detection + Wan-Animate
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モデル説明
このワークフローは、アニメーション開始前にモーション動画を参照画像に合わせるための新しいポーズ検出モジュールをWan-Animateに挿入することで、それをアップグレードします。このアラインメントステップにより、スケールの不一致が解消され、比率が安定して保たれるため、スタイル化されたまたは誇張されたキャラクターがスムーズにモーションに変換されます。Wan-Animateは最初のフレームをスタイルのアンカーとして扱うため、この1枚の参照画像から得られる視覚的外観が、従来の動画スタイル転送よりもはるかに高い一貫性でシーケンス全体に保持されます。このワークフローは、ちびキャラ、モンスター、あるいは歪んだシルエットなど、非伝統的な比率にも同様に優れた結果をもたらします。これは、シナリオに応じてポーズを参照に合わせるか、参照をポーズに合わせるかを選択できるからです。
実際には、入力されるポーズ動画に合わせて参照画像を少し拡大することで安定性が向上し、更新された検出器はよりクリーンな骨格を生成し、最終アニメーションのぶれを低減します。複数人物のシーンでは、OpenPose検出は依然として信頼性高く機能しますが、単一の被写体のシーケンスが新しいアラインメント機能の恩恵を最も受けるでしょう。Wan-Animateが最初のフレームのスタイルを動画全体に伝播する能力と組み合わせることで、このワークフローは、入力動画に複雑または誇張された動きが含まれている場合でも、安定したアイデンティティの維持、滑らかな動き、視覚的に調和のとれたスタイル化を実現します。
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👉 YouTube チュートリアル：
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👉 ワークフロー：
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👉 YouTube チュートリアル：
https://youtu.be/Yrq8WiTPnlk
開始前に、動画をしっかりとご覧になることをお勧めします。全体のコンセプトを把握することで、ツールの理解が早まり、よくある誤りを避けることができます。
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今すぐインストール不要でオンライン体験できます。
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📺 Bilibili 更新（中国本土およびアジア・太平洋地域）
中国本土またはアジア・太平洋地域にお住まいの方は、以下の動画でこのワークフローの実際の動作と構成の詳細をご覧いただけます。
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