Wan-Animate video stylization
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モデル説明
このワークフローは、スタイルを定義する参照画像と入力動画から抽出されたポーズ情報を組み合わせることで、Wan-Animateを信頼性の高い動画スタイル変換パイプラインに拡張します。モデルは外観を最初のフレームに固定するため、イラスト、アニメ、テクスチャアートなど、あらゆるスタイルの参照画像がシーケンス全体に一貫して適用されます。更新されたポーズアライメントモジュールにより、システムは動画の動きを参照画像に一致させたり、逆に参照画像を動きに合わせたりすることが可能で、キャラクターデザインが不自然または非人間的であっても比率を安定して保ちます。このアライメントは、参照画像を動画のアスペクト比に合わせてわずかに拡張した場合に特に有効で、よりクリーンで一貫性のあるモーションガイドを生成します。
実際の使用では、このワークフローは元のポーズ動画を忠実に追跡しながら、参照画像によって設定された視覚的アイデンティティを維持します。Wan-Animateは単一人物のシーンを非常に安定して処理し、SteadyDancerスタイルの挙動により、モデルはスタイルの整合性を保ちながら逸脱することなく動作します。複数の登場人物や複雑なシーンでは、従来のOpenPose検出が依然として効果的ですが、更新されたアライメントモジュールは単一の被写体が関与する場合の安定性をさらに向上させます。その結果、入力動画の動きを正確に追従しながら、参照画像の完全な芸術的外観を保持する滑らかでスタイルの一貫したアニメーションが得られます。
🎥 YouTube 動画チュートリアル
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👉 YouTube チュートリアル：
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https://youtu.be/Yrq8WiTPnlk
開始する前に、動画をできるだけ完整に視聴することをお勧めします。全体的な構想を把握すれば、ツールの理解がより速く、よくある誤解を避けることができます。
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結果が気に入ったら、後でローカルにカスタマイズしてデプロイ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・パシフィック地域）
中国本土またはアジア・パシフィック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証結果と構成の詳細をご覧ください。
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