Автор: Денис Аветисян
Новая технология позволяет пользователям контролировать действия персонажей в трехмерных сценах, используя простые текстовые команды.
Исследователи представили AniX — фреймворк, объединяющий 3D Gaussian Splatting, диффузионные модели и авторегрессивную генерацию для создания реалистичных и управляемых видео с участием персонажей.
Несмотря на значительный прогресс в моделировании миров и управлении виртуальными агентами, создание реалистичных и интерактивных сцен с произвольными персонажами остается сложной задачей. В данной работе, представленной под названием ‘Animate Any Character in Any World’, предлагается AniX — фреймворк, позволяющий пользователям управлять персонажами в 3D-сценах посредством естественного языка, генерируя когерентные видеоролики. AniX сочетает в себе реализм статических моделей мира с возможностями управления агентами, используя 3D Gaussian Splatting и авторегрессивную генерацию видео. Не откроет ли это новые горизонты для создания интерактивных виртуальных миров и реалистичных цифровых двойников?
Преодолевая Статику: К Поискам Интерактивности в Видео
Современные методы генерации видео зачастую создают статичные, лишенные живости изображения, что значительно снижает эффект присутствия и вовлеченности зрителя. В отличие от динамичного мира, где объекты взаимодействуют друг с другом и реагируют на внешние факторы, сгенерированные видеоролики нередко демонстрируют застывшие сцены, лишенные естественной текучести и правдоподобия. Это особенно заметно при попытках воссоздать сложные ситуации или передать эмоциональный контекст, поскольку отсутствие интерактивности и реалистичной реакции на действия пользователя или окружающей среды приводит к ощущению искусственности и отстраненности. Таким образом, преодоление этой статической природы является ключевой задачей для создания действительно захватывающего и убедительного визуального контента.
Для создания по-настоящему захватывающих впечатлений необходимы системы, объединяющие реалистичные окружения с управляемыми агентами. В отличие от пассивного просмотра видео, интерактивные среды позволяют пользователю взаимодействовать с виртуальным миром и его обитателями, что значительно повышает вовлеченность и ощущение присутствия. Такие системы подразумевают не только генерацию визуально достоверных сцен, но и разработку алгоритмов, обеспечивающих правдоподобное поведение агентов и их адекватную реакцию на действия пользователя. Например, виртуальный помощник в интерактивном обучающем сценарии должен не просто отвечать на вопросы, но и учитывать контекст, адаптироваться к уровню знаний пользователя и предлагать персонализированные решения. Достижение этой синергии между визуальной достоверностью и интерактивностью представляет собой ключевую задачу в области компьютерной графики и искусственного интеллекта.
Современные методы создания интерактивного видео сталкиваются с серьезной проблемой баланса между визуальной достоверностью, управляемостью и вычислительной эффективностью. Достижение фотореалистичной графики требует огромных вычислительных ресурсов, что зачастую ограничивает возможности интерактивного управления сценой в реальном времени. Попытки упростить графику для повышения скорости обработки, как правило, приводят к снижению реалистичности и ухудшению восприятия погружения. Сложность заключается в том, что одновременное поддержание высокого качества изображения, точного контроля над объектами и агентами в сцене, и обеспечение достаточной скорости рендеринга для интерактивного взаимодействия представляет собой значительную техническую задачу. Разработка алгоритмов, способных эффективно оптимизировать все эти параметры, является ключевым направлением исследований в области компьютерной графики и виртуальной реальности.
AniX: Архитектура Интерактивной Генерации Видео
AniX использует синергию между статичными 3D-сценами и управляемыми агентами, что позволяет пользователям задавать и направлять действия внутри реалистичного окружения. В рамках данной архитектуры, предварительно созданные 3D-сцены служат основой для генерации видео, а управляемые агенты — это программные сущности, способные выполнять команды и взаимодействовать с окружением. Комбинирование этих двух элементов обеспечивает возможность точного контроля над происходящим в сгенерированном видео, позволяя пользователям создавать динамичные сцены с заданным поведением персонажей и объектов, сохраняя при этом визуальную достоверность окружения.
В основе AniX лежит мультимодальный диффузионный трансформер, используемый для генерации визуально связных и контекстуально релевантных кадров видео. Данная архитектура позволяет модели учитывать как пространственные характеристики 3D-сцены, так и действия управляемых агентов, обеспечивая согласованность генерируемого видеопотока. Процесс генерации кадров основан на последовательном уточнении, начиная с шумовой инициализации и итеративно добавляя детали, соответствующие заданным инструкциям и визуальному контексту. Использование трансформерной архитектуры позволяет модели эффективно обрабатывать зависимости между различными элементами сцены и обеспечивать долгосрочную согласованность генерируемого видео.
В AniX для управления поведением персонажей используется модель LLaVA, способная обрабатывать как текстовые инструкции, так и визуальные входные данные. Это позволяет пользователям предоставлять более сложные и детализированные указания, выходящие за рамки простого текстового описания. LLaVA анализирует визуальный контекст сцены, что обеспечивает более точное и реалистичное выполнение заданных действий персонажами. Например, пользователь может указать «персонаж должен подойти к столу, избегая препятствия», и LLaVA, учитывая расположение стола и препятствий на изображении, сгенерирует соответствующую анимацию.
В основе AniX лежит предварительно обученная модель HunyuanCustom, разработанная на базе HunyuanVideo. HunyuanVideo представляет собой модель генерации видео, демонстрирующую высокую производительность в задачах синтеза реалистичных видеопоследовательностей. HunyuanCustom, являясь её специализированной версией, обеспечивает генерацию видео высокого качества, что критически важно для создания интерактивных видео с управляемыми агентами. Предварительное обучение на обширном наборе данных позволяет модели эффективно понимать и воспроизводить сложные визуальные сцены и динамику движения, обеспечивая плавность и реалистичность генерируемых видеоматериалов.
Оптимизация AniX: Масштабируемость и Эффективность
Для ускорения процесса обучения модели AniX используется метод Flow Matching, представляющий собой технику, направляющую процесс диффузии. В отличие от традиционных диффузионных моделей, Flow Matching напрямую оптимизирует траекторию диффузии, что позволяет генерировать более качественные образцы при меньшем количестве шагов. Это достигается путем определения векторного поля, которое направляет процесс генерации, обеспечивая более эффективное и стабильное обучение. В результате, модель быстрее сходится и демонстрирует улучшенные показатели качества генерируемых данных.
Метод параметрически-эффективной тонкой настройки LoRA (Low-Rank Adaptation) позволяет существенно снизить вычислительные затраты и требования к объему памяти при обучении больших моделей, таких как AniX, без потери производительности. Вместо обновления всех параметров модели, LoRA вводит небольшое количество обучаемых параметров низкого ранга, которые адаптируются к конкретной задаче. Это значительно уменьшает количество параметров, необходимых для хранения и обновления во время обучения, что особенно важно при работе с ограниченными ресурсами или при необходимости быстрой перенастройки модели для различных сценариев. В результате, LoRA обеспечивает сравнимую или даже лучшую производительность по сравнению с полной тонкой настройкой, при значительно меньших вычислительных издержках и требованиях к памяти.
Дистилляция DMD2 позволяет значительно ускорить процесс инференса, обеспечивая семикратное увеличение скорости ($7.5x$ speedup). Данная технология предполагает перенос знаний из более сложной модели в более компактную, что позволяет снизить вычислительные затраты и требования к памяти без существенной потери качества генерируемых данных. Эффективность DMD2 достигается за счет оптимизации процесса распространения вероятностей и использования специализированных алгоритмов сжатия модели.
Для повышения эффективности обучения на больших наборах данных, сгенерированных в средах вроде GTA-V, используется параллелизм данных, реализованный с помощью ZeRO и оптимизатора AdamW. ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) позволяет разделить параметры модели, градиенты и состояния оптимизатора между несколькими устройствами, значительно снижая требования к памяти на каждом из них. В сочетании с AdamW, который обеспечивает улучшенную регуляризацию и сходимость, данный подход позволяет масштабировать обучение на более крупные модели и наборы данных, сокращая время обучения и повышая общую производительность. Использование ZeRO в связке с AdamW особенно эффективно при работе с ресурсоемкими задачами, такими как обучение генеративных моделей на больших объемах визуальных данных.
Оценка и Подтверждение Эффективности AniX
Для всесторонней оценки качества генерируемых видеоматериалов была использована комплексная система WorldScore, позволяющая измерять не только визуальное качество картинки, но и степень соответствия видео запрошенному управлению, а также динамическую согласованность кадров. Результаты тестирования показали значительное превосходство AniX над базовыми моделями по всем ключевым показателям. WorldScore позволила объективно подтвердить улучшения в генерации реалистичных и последовательных видео, демонстрируя способность AniX создавать контент, который соответствует ожиданиям пользователя и обладает высоким уровнем визуальной достоверности. Этот подход к оценке позволяет точно измерить прогресс в области генерации видео и определить области для дальнейшего совершенствования.
Для оценки сохранения визуальной идентичности персонажей на протяжении всей сгенерированной видеопоследовательности использовался DINOv2 — самообучающийся vision transformer. Данная нейросеть анализирует изображения в каждом кадре, вычисляя степень визуального сходства между ними и определяя, насколько последовательно выглядит персонаж. Вместо того чтобы полагаться на ручные оценки, DINOv2 предоставляет количественную метрику, позволяющую объективно измерить стабильность внешнего вида персонажа, что особенно важно для сложных движений и длительных сцен. Применение DINOv2 позволило подтвердить, что разработанная система AniX демонстрирует высокую степень сохранения идентичности персонажей, что является ключевым фактором для создания реалистичных и убедительных видео.
Для оценки соответствия сгенерированных видео текстовым запросам использовалась модель CLIP. Этот подход позволил количественно оценить, насколько визуальный контент отражает задуманный смысл, заданный пользователем. Результаты анализа CLIP демонстрируют, что разработанная система AniX обладает высоким уровнем понимания намерений, выраженных в текстовых описаниях, и способна генерировать видеоматериалы, семантически согласованные с заданными промптами. Такая способность к точному соответствию тексту является ключевым показателем качества и открывает возможности для создания контента, точно соответствующего ожиданиям пользователя.
Исследование демонстрирует высокую эффективность AniX в генерации видеороликов, охватывающих 142 новых действия, ранее не представленных в обучающих данных. Успех AniX в освоении этих новых действий был количественно оценен как посредством оценок, полученных в результате опроса людей, так и с помощью анализа семантического соответствия между текстовыми запросами и сгенерированными изображениями, используя метрику CLIP. Особо отмечается, что использование гибридного подхода к обучению, сочетающего различные типы данных, позволило значительно улучшить показатели AniX, подтверждая перспективность данного метода для повышения качества и разнообразия генерируемого видеоконтента.
Представленная работа демонстрирует стремление к элегантности в создании реалистичных и управляемых видео. Как отмечал Дэвид Марр: «Цель вычислительной теории зрения — понять и формализовать механизмы, посредством которых живые организмы воспринимают окружающий мир». AniX, объединяя 3D Gaussian Splatting, диффузионные модели и авторегрессивную генерацию, стремится к подобному пониманию и воссозданию визуальной реальности. Особенно ценно, что система позволяет пользователям управлять персонажами в трехмерных сценах с помощью естественного языка, создавая тем самым гармоничное взаимодействие между формой и функцией. Каждый элемент системы, от моделирования персонажей до генерации длинных последовательностей, находится на своём месте, обеспечивая целостность и реалистичность получаемого видео.
Куда же это всё ведёт?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность в стремлении к управлению виртуальными мирами посредством естественного языка. Однако, за кажущейся плавностью генерируемых видео скрывается неизбежная сложность долгосрочного взаимодействия. Достижение истинной согласованности в течение длительных временных интервалов — задача, требующая не только усовершенствования существующих моделей, но и переосмысления самой концепции «понимания» со стороны алгоритма. Кажется, что текущие подходы лишь ловко маскируют отсутствие глубокой причинно-следственной связи.
Очевидным направлением дальнейших исследований представляется разработка более надёжных «мировых моделей», способных не просто предсказывать следующее состояние системы, но и «понимать» физические ограничения и логику окружающего мира. Более того, важно осознавать, что красота генерации не должна отвлекать от необходимости оценки её правдоподобности и осмысленности. В конечном итоге, цель состоит не в создании впечатляющих иллюзий, а в построении систем, способных к действительно разумному взаимодействию.
И всё же, не стоит забывать о простом факте: искусство управления — это искусство компромисса. Стремление к абсолютной точности и реализму может оказаться контрпродуктивным. Иногда, намеренное введение «шума» или «несовершенства» способно придать виртуальному миру большую убедительность и естественность. Ведь, в конце концов, идеального мира не существует.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.17796.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
2025-12-23 00:31