阿里通义实验室薄列峰：从兵马俑跳“科目三”到照片唱歌，四大框架让AI生成的人物活起来丨GenAICon 2024

智东西
作者 GenAICon 2024

智东西5月6日报道，2024中国生成式AI大会于4月18-19日在北京举行，在大会首日的主会场开幕式上，阿里巴巴通义实验室XR团队负责人薄列峰博士以《人物视频生成新范式》为题发表演讲。

随着Sora等文生视频模型掀起热潮，很多人都在探讨文生视频模型能不能算作世界模型。对此，薄列峰认为，文生视频模型与世界模型的机制存在差异，视频是一个观察者角色，并不能真正改变世界，文字与物理世界描述之间也具有不对应关系。

人物视频生成模型是阿里通义实验室XR团队的一个研究重点。薄列峰通过人物动作、人物换装、人物替身、人物唱演4个框架来解读人物视频生成新范式。基于这些框架的应用，正逐步落地通义千问APP。

人物动作视频生成框架Animate Anyone可基于单张图和动作序列，输出稳定、可控的人物动作视频；人物换装视频生成框架Outfit Anyone是基于服饰图和人物形象；人物视频角色替换框架Motionshop采用Video2Motion，基于视频人物动作驱动3D数字人；人物唱演视频生成框架Emote Portrait Alive能够基于单张图和音频，输出准确、生动的人物唱演视频。

以下为薄列峰的演讲实录：

我的分享前半部分讲行业趋势以及我在多模态、文生文等方向的思考；后半部分分享我们在文生视频生成方向的工作。可以非常自信地说，我们在整个业界具备领先性，整个工作也有很强的特色。

一、文生视频模型基于统计关系，不是世界模型

首先，文生视频高速发展，大家讲发展基石的时候都会讲到数据、机器、人才。什么是多模态？什么是视频？文生视频这个领域基础又是什么？目前思考得还比较少。

先回顾一下进程，大家可以看到Midjourney在文生图方向的突破；OpenAI借助非常强的理解大模型、能够对图像实现精标的能力，在文生图上做出自己有特色的工作和突破；创业公司像Pika、Runway也在做自己的工作，分别从不同的路径和方向来演进；包括谷歌、大的创业公司，过去一年有很多文生视频方向的研究工作。

这些工作从研究的角度有一定数量的数据集，做一些方向的突破可能没有那么难。OpenAI相当于把这个事情做到了极致，在现在的时间节点，整个Sora展示出非常好的效果。

文生视频是不是世界模型？它和世界模型的机制还是有所差异的。

首先视频是一个观察者的角色，我们有一些摄像机在记录这个世界，但它不是真的去改变这个世界。如果说我需要做一些世界模型，类似我需要一些具身智能，当然这也是大家提出的一些新名词，具身智能是在仿照我们生物智能。生物智能不光有思考，同样也有实体，如果看实体的部分，具身智能现阶段还是远远落后的，因为人体具备非常强的灵活性和低碳的消耗，不是今天物理机器所具备的，这是一个差异点。

另一点，如果看文生视频，视频的存在并不依赖于文字是否存在。文字出现以前，地球上的生物就可以看到这个物理世界。文字是我们引入去描述人自身的思想，随着人类进化了很多代，是我们引入的一个工具，实际可能跟今天的编程语言也是类似的。我们引入一个工具来描述这个物理世界，它具有相当的描述能力，但是它和物理世界之间也不对应，也就是说它有简化、有抽象、有归纳等。

整个文生视频做的工作是什么？有一个视频空间，还有一个文字空间。我们在文字空间给每个视频打上标或者找到一个对应。整个关系是一个统计的依赖关系，通过这样的关系和暴力的关联，再加上大数据，展现出了一定的文生视频能力，但是不代表这是我们物理世界真实运作的规律。

如果看文生文、文生视频，它们并不影响我们的物理世界，如果要影响物理世界，它还是需要达到生物智能所具备的特点。

在这里也分享我对AGI的理解。通过文字我们是否能实现AGI？首先文字的能力于生物智能而言，不是完整的。非完整的AI智能是否达到人类智能所具备的能力？现在看还是有相当的距离。如果今天让大模型去造一辆汽车，造一台电视可以吗？以我的观点来看，还是比较遥远的。

二、做特色的人物视频生成，能换装唱演、角色富有表现力

通义实验室在视频生成方向有一些探索，我们也有完整的视频生成矩阵性的产品和研究。

回到今天分享主题的核心——人物视频生成，当大家讨论这个问题的时候，第一个问题是，为什么不做一个通用的视频生成就完了，为什么还要做人物视频生成？

视频生成和人物视频生成有共性，需要高质量的画质，包括整个运动要符合物理规律。如果看人的组成，包括人脸、人手、人的头发、人的服饰都具有相当的唯一性，同时展示出了非常精细的颗粒度。人物的特点、声音，这些还是人的感知部分，我们都还没有讲到人的实体部分，包括人是由物质组成的等，不同的部分是不同的物质，这些模拟可能是另一个层面，包括我们是否能制造出一种材料跟生物智能是类似的等等，这部分不是我们覆盖的主题。

整体来看，它（人物视频生成）是相当有特色的，会导致在生成中有很多特性，包括控制是多样的，比如可以用声音来做控制，可以用人体的一些表达来做控制，可以用文本来做控制。控制具备丰富性，同时它生成的人的整体表现力需要非常丰富，如果生成的人表现力非常呆板，很难满足今天应用的需求。另外，生成的颗粒度、数字资产和人物运动的分离等，都是极具特色的部分。

我们的工作包括人物动作、人物换装、人物替身、人物唱演等。接下来分享每个模块各自的工作。

三、人物动作视频生成框架Animate Anyone：让兵马俑跳《科目三》

第一部分，我们在2023年11月发布人物动作视频生成框架Animate Anyone，在人物视频生成方向的发布早于Sora几个月，当我们把这个结果发布出来之后，引发了非常强烈的关注，主要是达到的视觉效果超越了之前的结果，可以说是一个数量级的超越。

整个方案的框架有几个特色：

第一，有一张参考图，整个生成过程会对参考图做高度的保真。大家如果在生成的时候看视频的细节，可能会发现，随着时间的推移，整个像素的物理合理性可能不太对。我们有机制，在融入的过程中，不光有CLIP的特征，还有视觉特征的融入，可以把更精确的信息编码进来，这是一个特点。

第二个特点，我们用骨骼训练控制人物的动作。大家如果看整个人体的模拟，特别是整个人体的关节，每个关节点有它的自由度，整体上骨骼与人体也是非常匹配的表达。

第三，引入时序模块，保证时序上的一致性。我们和Sora的效果对比，视频效果比Sora的方法有一个非常明显的提升。

我们也把技术产品化，部署到通义APP，欢迎大家下载体验。

我们的舞蹈生成获得了相当多的关注，整个视频内容播放达到了非常高的数字。画面中的舞蹈，包括真人、卡通形象（都可以）来跳《科目三》。

当看产品演进的时候，我们发现一个非常有意思的事情，真人来跳舞这件事是我们自己可以去实现的能力，虽然对于每个人而言难度各有不同，舞蹈跳得比较好的能跳出比较好的《科目三》，舞蹈跳得不好也能跳出《科目三》的样子。但是对于一些其它类人的形象，比如兵马俑，我们不太可能去让它跳《科目三》。

如果过去要让一个兵马俑跳《科目三》，我们要走的流程是什么？（以前）我们要做一个三维模型，人为设计它的动作，整个成本流程非常高。我们现在只要输入一张照片，兵马俑就可以跳《科目三》。画一幅画，给自己喜欢的宠物拍一张照片，输入喜欢的各种二次元形象，它都可以来跳创作者喜欢的舞蹈。

Animate Anyone赋予创作者相当大的灵活度，特别在之前很难创作出这样动作视频的领域，给大家提供了一个工具。

新的功能也在开发中，包括任意上传一段视频可以来提取骨骼序列，然后把骨骼序列传递的动作信息转移到这张照片上面，生成一段舞蹈。这会再次释放大家动作视频创作方面的潜力，甚至一些有难度的类人形象，我们能够通过手绘骨骼点，让它也跳起来舞蹈。我们把手绘的骨骼点和自身定义的骨骼点做一个匹配，来完成这样一个工作。

Animate Anyone发布的时候，四个视频在（社交平台）Twitter上总播放量破亿，还有大量的自发报道。

四、人物换装视频生成框架Outfit Anyone：一键为模特换装

第二部分，人物换装视频生成框架Outfit Anyone。在一个文明社会，每个人都有穿着服饰的需求，对美观度有极高的需求。我们打造了一个框架，可以给定一个服饰，然后让这个服饰穿到自己或者模特的身上，具备细节可控、身材可调、全身穿搭甚至多层服饰的叠穿等特征，面临非常细节问题的处理。

当我们真正要满足大家需求的时候，服饰的一致性非常重要，叠穿怎么和拍得高质量照片达到一样的画质、精度，相当有挑战。

在一个模特换装应用中，将鼠标点击、上移、下移，点击试穿，就会让模特试穿衣服。我给定一些特别的材质，比如香蕉（图像）等，我们也能把它当衣服一样穿到身上来。整个模型在尝试把各种各样的布料或者类似布料的东西上身，为创意提供了一个路径。

当然我们也可以把Outfit Anyone和Animate Anyone结合，去生成一段走秀视频等。相关作品获得了相当的关注，在Hugging Face上榜，关注度非常高。

五、人物视频角色替换框架Motionshop：生成3D模型动作视频

人物视频角色替换框架Motionshop，给定一个视频，提取它的骨骼，同时把骨骼和三维模型做绑定，生成三维模型的动作视频，然后还原在原视频中。这样的视频和Animate Anyone的区别是，3D资产（包括3D IP）也是相当大的领域，特别在游戏和影视，现在的Motionshop方案支持多视角的方案。

Motionshop支持多人替换，这样的视频替换成二次元的角色，后面的视频背景相当真实，前面的人物是虚拟人物，包括实际干活儿的视频。这里也产生了一些对机器人能力的思考。

在整个方案中，要让整个视频看起来非常真实，除了大模型的能力，我们还运用了渲染的能力，包括光线追踪，会从原视频估计光照等，这样让整个视频看起来非常一致，没有违和感。

把机器人带到对话场景中，也是非常有意思的一个应用。整个置换会在场景中有非常好的体现，超越了目前一些类似的方法所能做到的能力。

六、人物唱演视频生成框架Emote Portrait Alive：让照片开口唱歌

年后我们沿着对人物视频生成独立的思考，不断地向前探索，最新的工作是人物唱演视频生成框架Emote Portrait Alive。给定一张照片，可以让这个人来唱歌、讲话（这项功能已于近期上线通义APP）。当然了，四五年前大家都在研发这样的能力，对于人物视频生成而言，表现力是极度重要的，如果今天达到一个类人的表现力，在我来看是很难实现的。

我们要达到专业级，这才是真正大家使用的内容生成。很多生成的视频画质是OK的，但是大家有没有思考这样的问题，比如说文生图、生成的视频，你是这个视频的消费者吗？你会看吗？当然模型可能会生成这个世界上不存在的物种，这是很有意思的，但你会长期去消费这样的内容吗？

我觉得在做AIGC内容生成之前，不管是基础研究还是应用思考，大家都在高速迭代，每个人都有自己的思考和对这个问题的答案。

在我们生成的过程中，基于这样一个包括动作、唱歌（嘴型）、声音表演的生成，我们可以去打造一个非常有吸引力的甚至可以去做演艺的形象，甚至可以做一个虚拟的明星。

以上是薄列峰演讲内容的完整整理。