DreamActor-M1の主な機能は何ですか？

主な機能は次のとおりです。1）表情や体の動きに対するきめ細かいホリスティックな制御、2）さまざまな体のポーズや画像スケールを処理するためのマルチスケール適応性、3）複雑な動きに対する長期的な時間的コヒーレンス、4）ポートレート、上半身、全身生成のサポートと堅牢な一貫性。

DreamActor-M1はどのような種類のアニメーションを生成できますか？

DreamActor-M1は、ポートレートアニメーション、上半身アニメーション、全身アニメーション、多言語でのリップシンクによる音声駆動型顔アニメーション、骨の長さ調整による形状認識アニメーションなど、さまざまな種類のアニメーションを生成できます。

DreamActor-M1はアニメーションでどのように一貫性を維持しますか？

DreamActor-M1は、連続したフレームからの統合されたモーションパターンと、補完的な視覚的参照を組み合わせることで、一貫性を維持します。これにより、複雑な動きの際に、見えない領域でも長期的な時間的コヒーレンスが確保され、被写体のアイデンティティが維持されます。

DreamActor-M1で使用されている技術コンポーネントは何ですか？

このフレームワークは、体の骨格と頭部球体の抽出、ポーズエンコーダー、ビデオ潜在エンコーディング用の3D VAE、表情エンコーディング、および顔アテンションと参照アテンションメカニズムを含むハイブリッドガイダンスを備えたDiTモデルを使用します。

DreamActor-M1 From ByteDance

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DreamActor-M1は、ByteDanceの高度なAIフレームワークであり、ハイブリッドガイダンスを通じて静的な人間の画像を非常に表現力豊かでリアルなアニメーションビデオに変換し、顔の表情から堅牢な時間的整合性のある全身の動きまですべてをサポートします。

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このツールを宣伝する

https://grisoon.github.io/DreamActor-M1?ref=aipure&utm_source=aipure

概要
分析
動画
代替案

製品情報

更新日:2025年05月16日

DreamActor-M1 From ByteDance の月間トラフィック傾向

ByteDanceのDreamActor-M1は、対象期間中に45,968回のアクセスを達成し、2049.0%の成長を遂げました。この大幅な増加は、製品に直接関連する具体的なアップデートやニュースはありませんが、最近の製品発売や大規模なマーケティング活動によるものと考えられます。

過去のトラフィックを表示

DreamActor-M1 From ByteDanceとは

DreamActor-M1は、ByteDanceによって開発された、画期的な拡散トランスフォーマー（DiT）ベースの人間アニメーションフレームワークです。2025年にリリースされ、AIを活用したビデオ生成技術における重要な進歩を表しており、微細な全体的制御性、マルチスケール適応性、および長期的な時間的コヒーレンスにおける重要な課題に対処します。このフレームワークは、単一の参照画像をダイナミックなビデオにアニメーション化し、顔の表情、体の動き、および複数のスケール（ポートレートから全身アニメーションまで）にわたるアイデンティティの維持において高い忠実度を維持します。ByteDanceの生成AIにおける最新のイノベーションとして、DreamActor-M1は、優れたディテールの保持とアニメーション品質を提供することにより、RunwayのAct-Oneのような既存のツールに直接挑戦します。

DreamActor-M1 From ByteDanceの主な機能

DreamActor-M1はByteDanceの高度なAIアニメーションフレームワークであり、ハイブリッドガイダンス技術を使用して静止した人物画像をダイナミックで表現力豊かな動画に変換します。Diffusion Transformers（DiT）を基盤としており、顔の表情、体の動き、リップシンクを細かく制御しながら、ポートレートから全身アニメーションまで、複数のスケールで時間的な一貫性とアイデンティティの維持を実現します。このフレームワークは、暗黙的な顔の表現、3Dヘッドスフィア、3Dボディスケルトンを統合して、非常にリアルで一貫性のあるアニメーションを生成します。

ハイブリッドガイダンスシステム: 暗黙的な顔の表現、3Dヘッドスフィア、3Dボディスケルトンを組み合わせて、顔の表情と体の動きを正確に制御しながら、アイデンティティの維持を実現します

マルチスケール適応性: さまざまな解像度での段階的なトレーニング戦略を通じて、ポートレートから全身ビューまで、さまざまな体のポーズと画像スケールを処理します

長期的な時間的一貫性: 連続するフレームからの動きのパターンを補完的な視覚的参照と統合することにより、拡張された動画シーケンス全体で一貫した外観と動きを保証します

形状認識アニメーション: 骨の長さ調整技術を利用して、アニメーションをさまざまな体の特性に適応させ、解剖学的精度を維持します

DreamActor-M1 From ByteDanceのユースケース

デジタルコンテンツの作成: コンテンツクリエイターが単一の画像からダイナミックな動画コンテンツを生成できるようにし、ソーシャルメディアとデジタルストーリーテリングに革命をもたらします

映画制作: 映画制作者が静止写真からアニメーションシーケンスやキャラクターアニメーションを作成するのを支援し、制作コストと時間を削減します

バーチャルリアリティと教育: VR環境向けに静的なキャラクターをアニメーション化することで、没入型の教育コンテンツとインタラクティブな体験を作成します

多言語コンテンツ: 複数の言語での音声駆動型顔アニメーションをサポートし、動画コンテンツの効率的なローカリゼーションを可能にします

メリット

顔の表情と体の動きにおける優れたディテールの保持

長時間の動画に対する強力な時間的一貫性

さまざまなスケールとシナリオにわたる汎用性の高いアプリケーション

デメリット

ディープフェイクの作成に関する潜在的な倫理的懸念

不明確なトレーニングデータソースと商用利用可能性

処理にかなりの計算リソースが必要になる場合があります

DreamActor-M1 From ByteDanceの使い方

注：直接的な使用方法の説明はありません: 提供されたソースに基づいて、DreamActor-M1はByteDanceによる研究プロジェクトであり、発表されましたが、まだ一般公開されていません。現時点では、このツールの使用に関する明示的な指示やチュートリアルはありません。

基本的な概念: DreamActor-M1は、駆動ビデオからのモーションガイダンスを使用して、人物の単一の参照画像をアニメーション化するように設計されています。顔の表情と体の動きを備えたポートレート、上半身、および全身のアニメーションを生成できます。

理論的な入力プロセス: 利用可能な場合、システムは次のものを必要とする可能性があります。1）アニメーション化する人物の参照画像、2）転送する目的のモーション/表情を含む駆動ビデオ

現在のステータス: このモデルは現在、研究論文とデモンストレーションでのみ説明されています。GitHubリポジトリ（grisoon/DreamActor-M1）がありますが、使用可能なコードではなく、プロジェクトページのみが含まれているようです。

将来の可用性: 関心のあるユーザーは、ByteDanceの公式チャンネルとプロジェクトのGitHubページ（https://grisoon.github.io/DreamActor-M1/）を監視して、今後の一般公開または使用方法の説明を確認する必要があります。

DreamActor-M1 From ByteDanceのよくある質問

DreamActor-M1はByteDanceが開発した拡散トランスフォーマー（DiT）ベースのフレームワークで、ハイブリッドガイダンスにより、ホリスティックな人物画像アニメーションを可能にします。動画からキャプチャされた行動を模倣することで、ポートレートから全身アニメーションまで、参照画像からリアルな人物動画を作成できます。