智東西
作者 | GenAICon 2024
智東西5月6日報道，2024中國生成式AI大會於4月18-19日在北京舉行，在大會首日的主會場開幕式上，阿裏巴巴通義實驗室XR團隊負責人薄列峰博士以【人物影片生成新範式】為題發表演講。
隨著Sora等文生影片模型掀起熱潮，很多人都在探討文生影片模型能不能算作世界模型。對此，薄列峰認為， 文生影片模型與世界模型的機制存在差異，影片是一個觀察者角色，並不能真正改變世界，文字與物理世界描述之間也具有不對應關系 。
人物影片生成模型 是阿裏通義實驗室XR團隊的一個研究重點。薄列峰透過 人物動作、人物換裝、人物替身、人物唱演 4個框架來解讀人物影片生成新範式。基於這些框架的套用，正 逐步落地通義千問APP 。
人物動作影片生成框架 Animate Anyone 可基於單張圖和動作序列，輸出穩定、可控的人物動作影片；人物換裝影片生成框架 Outfit Anyone 是基於服飾圖和人物形象；人物影片角色替換框架 Motionshop 采用 Video2Motion ，基於影片人物動作驅動3D數碼人；人物唱演影片生成框架 Emote Portrait Alive 能夠基於單張圖和音訊，輸出準確、生動的人物唱演影片。
以下為薄列峰的演講實錄：
我的分享前半部份講行業趨勢以及我在多模態、文生文等方向的思考；後半部份分享我們在文生影片生成方向的工作。可以非常自信地說，我們在整個業界具備領先性，整個工作也有很強的特色。
一、文生影片模型基於統計關系，不是世界模型
首先，文生影片高速發展，大家講發展基石的時候都會講到數據、機器、人才。什麽是多模態？什麽是影片？文生影片這個領域基礎又是什麽？目前思考得還比較少。
先回顧一下行程，大家可以看到Midjourney在文生圖方向的突破；OpenAI借助非常強的理解大模型、能夠對影像實作精標的能力，在文生圖上做出自己有特色的工作和突破；創業公司像Pika、Runway也在做自己的工作，分別從不同的路徑和方向來演進；包括谷歌、大的創業公司，過去一年有很多文生影片方向的研究工作。
這些工作從研究的角度有一定數量的數據集，做一些方向的突破可能沒有那麽難。OpenAI相當於把這個事情做到了極致，在現在的時間節點，整個Sora展示出非常好的效果。
文生影片是不是世界模型？它和世界模型的機制還是有所差異的。
首先 影片是一個觀察者的角色 ，我們有一些攝影機在記錄這個世界，但它 不是真的去改變這個世界 。如果說我需要做一些世界模型，類似我需要一些具身智能，當然這也是大家提出的一些新名詞，具身智能是在仿照我們生物智能。生物智能不光有思考，同樣也有實體，如果看實體的部份，具身智能現階段還是遠遠落後的，因為人體具備非常強的靈活性和低碳的消耗，不是今天物理機器所具備的，這是一個差異點。
另一點，如果看文生影片， 影片的存在並不依賴於文字是否存在 。文字出現以前，地球上的生物就可以看到這個物理世界。文字是我們引入去描述人自身的思想，隨著人類前進演化了很多代，是我們引入的一個工具，實際可能跟今天的程式語言也是類似的。我們引入一個工具來描述這個物理世界，它具有相當的描述能力，但是它和物理世界之間也不對應，也就是說它有簡化、有抽象、有歸納等。
整個文生影片做的工作是什麽？有一個影片空間，還有一個文字空間。我們在文字空間給每個影片打上標或者找到一個對應。整個關系是一個統計的依賴關系，透過這樣的關系和暴力的關聯，再加上大數據，展現出了一定的文生影片能力，但是 不代表這是我們物理世界真實運作的規律 。
如果看文生文、文生影片，它們並不影響我們的物理世界， 如果要影響物理世界，它還是需要達到生物智能所具備的特點 。
在這裏也分享我對AGI的理解。透過文字我們是否能實作AGI？首先文字的能力於生物智能而言，不是完整的。 非完整的AI智能是否達到人類智能所具備的能力？現在看還是有相當的距離。 如果今天讓大模型去造一輛汽車，造一台電視可以嗎？以我的觀點來看，還是比較遙遠的。
二、做特色的人物影片生成，能換裝唱演、角色富有表現力
通義實驗室在影片生成方向有一些探索，我們也有完整的影片生成矩陣性的產品和研究。
回到今天分享主題的核心—— 人物影片生成 ，當大家討論這個問題的時候，第一個問題是，為什麽不做一個通用的影片生成就完了，為什麽還要做人物影片生成？
影片生成和人物影片生成有共性，需要 高質素的畫質 ，包括 整個運動要符合物理規律 。如果看人的組成，包括人臉、人手、人的頭發、人的服飾都具有相當的 唯一性 ，同時展示出了 非常精細的顆粒度 。人物的特點、聲音，這些還是人的 感知部份 ，我們都還沒有講到人的 實體部份 ，包括人是由物質組成的等，不同的部份是不同的物質，這些模擬可能是另一個層面，包括我們是否能制造出一種材料跟生物智能是類似的等等，這部份不是我們覆蓋的主題。
整體來看，它（人物影片生成）是相當有特色的，會導致在生成中有很多特性，包括 控制是多樣的 ，比如可以用聲音來做控制，可以用人體的一些表達來做控制，可以用文本來做控制。 控制具備豐富性 ，同時它生成的人的 整體表現力需要非常豐富 ，如果生成的人表現力非常呆板，很難滿足今天套用的需求。另外， 生成的顆粒度 、數碼資產和人物運動的分離等，都是極具特色的部份。
我們的工作包括 人物動作 、 人物換裝 、 人物替身 、 人物唱演 等。接下來分享每個模組各自的工作。
三、人物動作影片生成框架Animate Anyone：讓兵馬俑跳【科目三】
第一部份，我們在2023年11月釋出人物動作影片生成框架 Animate Anyone ，在人物影片生成方向的釋出早於Sora幾個月，當我們把這個結果釋出出來之後，引發了非常強烈的關註，主要是達到的視覺效果超越了之前的結果，可以說是 一個數量級的超越 。
整個方案的框架有幾個特色：
第一，有一張參考圖，整個生成過程會對參考圖做高度的保真 。大家如果在生成的時候看影片的細節，可能會發現，隨著時間的推移，整個像素的物理合理性可能不太對。我們有機制，在融入的過程中，不光有CLIP的特征，還有視覺特征的融入，可以把更精確的資訊編碼進來，這是一個特點。
第二個特點，我們用骨骼訓練控制人物的動作 。大家如果看整個人體的模擬，特別是整個人體的關節，每個關節點有它的自由度，整體上骨骼與人體也是非常匹配的表達。
第三，引入時序模組，保證時序上的一致性 。我們和Sora的效果對比，影片效果比Sora的方法有一個非常明顯的提升。
我們也把技術產品化，部署到通義APP，歡迎大家下載體驗。
我們的舞蹈生成獲得了相當多的關註，整個影片內容播放達到了非常高的數碼。畫面中的舞蹈，包括真人、卡通形象（都可以）來跳【科目三】。
當看產品演進的時候，我們發現一個非常有意思的事情，真人來跳舞這件事是我們自己可以去實作的能力，雖然對於每個人而言難度各有不同，舞蹈跳得比較好的能跳出比較好的【科目三】，舞蹈跳得不好也能跳出【科目三】的樣子。但是對於一些其它類人的形象，比如兵馬俑，我們不太可能去讓它跳【科目三】。
如果過去要讓一個兵馬俑跳【科目三】，我們要走的流程是什麽？（以前）我們要做一個三維模型，人為設計它的動作，整個成本流程非常高。我們現在 只要輸入一張照片，兵馬俑就可以跳【科目三】。畫一幅畫，給自己喜歡的寵物拍一張照片，輸入喜歡的各種二次元形象，它都可以來跳創作者喜歡的舞蹈 。
Animate Anyone賦予創作者相當大的靈活度，特別在之前很難創作出這樣動作影片的領域，給大家提供了一個工具。
新的功能也在開發中，包括 任意上傳一段影片可以來提取骨骼序列，然後把骨骼序列傳遞的動作資訊轉移到這張照片上面，生成一段舞蹈 。這會再次釋放大家動作影片創作方面的潛力，甚至一些有難度的類人形象，我們能夠透過手繪骨骼點，讓它也跳起來舞蹈。我們把手繪的骨骼點和自身定義的骨骼點做一個匹配，來完成這樣一個工作。
Animate Anyone釋出的時候，四個影片在（社交平台）Twitter上 總播放量破億 ，還有大量的自發報道。
四、人物換裝影片生成框架Outfit Anyone：一鍵為模特換裝
第二部份，人物換裝影片生成框架 Outfit Anyone 。在一個文明社會，每個人都有穿著服飾的需求，對美觀度有極高的需求。我們打造了一個框架，可以給定一個服飾，然後讓這個服飾穿到自己或者模特的身上，具備細節可控、身材可調、全身穿搭甚至多層服飾的疊穿等特征，面臨非常細節問題的處理。
當我們真正要滿足大家需求的時候，服飾的 一致性 非常重要，疊穿怎麽和拍得高質素照片達到一樣的畫質、精度，相當有挑戰。
在一個模特換裝套用中，將滑鼠點選、上移、下移，點選試穿，就會讓模特試穿衣服。我給定一些特別的材質，比如香蕉（影像）等，我們也能把它當衣服一樣穿到身上來。整個模型在嘗試把各種各樣的布料或者類似布料的東西上身，為創意提供了一個路徑。
當然我們也可以把Outfit Anyone和Animate Anyone結合，去生成一段走秀影片等。相關作品獲得了相當的關註，在Hugging Face上榜，關註度非常高。
五、人物影片角色替換框架Motionshop：生成3D模型動作影片
人物影片角色替換框架 Motionshop ，給定一個影片，提取它的骨骼，同時把骨骼和三維模型做繫結，生成三維模型的動作影片，然後還原在原影片中。這樣的影片和Animate Anyone的區別是，3D資產（包括3D IP）也是相當大的領域，特別在遊戲和影視，現在的Motionshop方案支持 多視 角的方案。
Motionshop支持 多人替換 ，這樣的影片替換成二次元的角色，後面的影片背景相當真實，前面的人物是虛擬人物，包括實際幹活兒的影片。這裏也產生了一些對機器人能力的思考。
在整個方案中，要讓整個影片看起來非常真實，除了大模型的能力，我們還運用了 渲染 的能力，包括光線追蹤，會從原影片估計光照等，這樣讓整個影片看起來非常一致，沒有違和感。
把機器人帶到對話場景中 ，也是非常有意思的一個套用。整個置換會在場景中有非常好的體現，超越了目前一些類似的方法所能做到的能力。
六、人物唱演影片生成框架Emote Portrait Alive：讓照片開口唱歌
年後我們沿著對人物影片生成獨立的思考，不斷地向前探索，最新的工作是人物唱演影片生成框架 Emote Portrait Alive 。給定一張照片，可以讓這個人來唱歌、講話（這項功能已於近期上線通義APP）。當然了，四五年前大家都在研發這樣的能力，對於人物影片生成而言， 表現力 是極度重要的，如果今天達到一個類人的表現力，在我來看是很難實作的。
我們要達到專業級，這才是真正大家使用的內容生成。很多生成的影片畫質是OK的，但是大家有沒有思考這樣的問題，比如說 文生圖、生成的影片，你是這個影片的消費者嗎？你會看嗎？當然模型可能會生成這個世界上不存在的物種，這是很有意思的，但你會長期去消費這樣的內容嗎？
我覺得在做AIGC內容生成之前，不管是基礎研究還是套用思考，大家都在高速叠代，每個人都有自己的思考和對這個問題的答案。
在我們生成的過程中，基於這樣一個包括動作、唱歌（嘴型）、聲音表演的生成，我們可以去打造一個非常有吸重力的甚至可以去做演藝的形象，甚至可以做一個虛擬的明星。
以上是薄列峰演講內容的完整整理。
