DreamActor-M1의 주요 기능은 무엇인가요?

주요 기능은 다음과 같습니다. 1) 얼굴 표정과 몸짓에 대한 세밀한 전체 제어, 2) 다양한 자세와 이미지 크기를 처리하기 위한 다중 스케일 적응성, 3) 복잡한 움직임에 대한 장기적인 시간 일관성, 4) 초상화, 상반신 및 전신 생성 지원 및 강력한 일관성 유지.

DreamActor-M1은 어떤 유형의 애니메이션을 생성할 수 있나요?

DreamActor-M1은 초상화 애니메이션, 상반신 애니메이션, 전신 애니메이션, 여러 언어로 립싱크가 가능한 오디오 기반 얼굴 애니메이션, 뼈 길이 조정을 통한 형태 인식 애니메이션 등 다양한 유형의 애니메이션을 생성할 수 있습니다.

DreamActor-M1은 애니메이션에서 어떻게 일관성을 유지하나요?

DreamActor-M1은 순차적 프레임의 통합된 모션 패턴과 보완적인 시각적 참조를 결합하여 일관성을 유지합니다. 이를 통해 복잡한 움직임 중 보이지 않는 영역에서도 장기적인 시간 일관성을 보장하고 피사체의 정체성을 보존합니다.

DreamActor-M1에 사용된 기술 구성 요소는 무엇인가요?

이 프레임워크는 신체 골격 및 머리 구체 추출, 포즈 인코더, 비디오 잠재 인코딩을 위한 3D VAE, 얼굴 표정 인코딩, 얼굴 어텐션 및 참조 어텐션 메커니즘을 포함한 하이브리드 가이던스가 있는 DiT 모델을 사용합니다.

DreamActor-M1 From ByteDance

WebsiteContact for PricingAI Video Generator

DreamActor-M1은 ByteDance의 고급 AI 프레임워크로, 하이브리드 지침을 통해 정적인 사람 이미지를 표현력이 풍부하고 사실적인 애니메이션 비디오로 변환하여 얼굴 표정에서 강력한 시간 일관성을 갖춘 전신 움직임에 이르기까지 모든 것을 지원합니다.

웹사이트 방문

이 도구 광고하기

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

개요
분석
동영상
대안

제품 정보

업데이트됨:May 16, 2025

DreamActor-M1 From ByteDance 월간 트래픽 동향

ByteDance의 DreamActor-M1은 해당 기간 동안 45,968회 방문을 기록했으며 2049.0%의 성장률을 보였습니다. 이러한 큰 폭의 증가는 제품과 직접적으로 관련된 특별한 업데이트나 뉴스는 없지만, 최근 출시되었거나 대규모 마케팅 활동이 있었기 때문일 것으로 보입니다.

과거 트래픽 보기

DreamActor-M1 From ByteDance이란?

DreamActor-M1은 ByteDance에서 개발한 획기적인 DiT(Diffusion Transformer) 기반 인간 애니메이션 프레임워크입니다. 2025년에 출시된 이 프레임워크는 세밀한 전체 제어 가능성, 다중 스케일 적응성 및 장기적인 시간 일관성의 중요한 문제를 해결하여 AI 기반 비디오 생성 기술의 중요한 발전을 나타냅니다. 이 프레임워크는 단일 참조 이미지를 역동적인 비디오로 애니메이션화하여 얼굴 표정, 신체 움직임 및 여러 스케일에 걸친 정체성 보존에서 높은 충실도를 유지할 수 있습니다. ByteDance의 생성 AI 분야의 최신 혁신인 DreamActor-M1은 뛰어난 디테일 보존 및 애니메이션 품질을 제공하여 Runway의 Act-One과 같은 기존 도구에 직접적으로 도전합니다.

DreamActor-M1 From ByteDance의 주요 기능

DreamActor-M1은 ByteDance의 고급 AI 애니메이션 프레임워크로, 하이브리드 가이던스 기술을 사용하여 정적인 인물 이미지를 역동적이고 표현력 있는 비디오로 변환합니다. Diffusion Transformers(DiT)를 기반으로 구축되었으며, 얼굴 표정, 몸짓, 입술 동기화를 세밀하게 제어하면서도 초상화부터 전신 애니메이션에 이르기까지 다양한 스케일에서 시간적 일관성과 정체성 유지를 달성합니다. 이 프레임워크는 암묵적 얼굴 표현, 3D 머리 구체, 3D 신체 골격을 통합하여 매우 사실적이고 일관된 애니메이션을 생성합니다.

하이브리드 가이던스 시스템: 암묵적 얼굴 표현, 3D 머리 구체, 3D 신체 골격을 결합하여 얼굴 표정 및 몸짓에 대한 정밀한 제어를 달성하고 정체성 유지를 유지합니다.

다중 스케일 적응성: 다양한 해상도의 점진적인 훈련 전략을 통해 초상화부터 전신 보기에 이르기까지 다양한 신체 포즈와 이미지 스케일을 처리합니다.

장기적인 시간적 일관성: 보완적인 시각적 참조와 함께 순차적 프레임의 모션 패턴을 통합하여 확장된 비디오 시퀀스에서 일관된 모양과 움직임을 보장합니다.

모양 인식 애니메이션: 뼈 길이 조정 기술을 활용하여 애니메이션을 다양한 신체 특성에 맞게 조정하고 해부학적 정확성을 유지합니다.

DreamActor-M1 From ByteDance의 사용 사례

디지털 콘텐츠 제작: 콘텐츠 제작자가 단일 이미지에서 역동적인 비디오 콘텐츠를 생성할 수 있도록 지원하여 소셜 미디어 및 디지털 스토리텔링에 혁신을 가져옵니다.

영화 제작: 영화 제작자가 스틸 사진에서 애니메이션 시퀀스 및 캐릭터 애니메이션을 제작하는 데 도움을 주어 제작 비용과 시간을 절감합니다.

가상 현실 및 교육: VR 환경을 위해 정적 캐릭터를 애니메이션화하여 몰입형 교육 콘텐츠 및 인터랙티브 경험을 생성합니다.

다국어 콘텐츠: 다국어에 대한 오디오 기반 얼굴 애니메이션을 지원하여 비디오 콘텐츠의 효율적인 현지화를 가능하게 합니다.

장점

얼굴 표정 및 몸짓에서 뛰어난 디테일 보존

장시간 비디오에 대한 강력한 시간적 일관성

다양한 스케일과 시나리오에 걸친 다재다능한 응용

단점

딥페이크 생성에 대한 잠재적인 윤리적 우려

불분명한 훈련 데이터 소스 및 상업적 가용성

처리에 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요할 수 있음

DreamActor-M1 From ByteDance 사용 방법

참고: 직접적인 사용 지침은 사용할 수 없음: 제공된 소스를 기반으로 DreamActor-M1은 발표되었지만 아직 공개적으로 사용할 수 있도록 출시되지 않은 ByteDance의 연구 프로젝트인 것으로 보입니다. 현재 이 도구 사용에 대한 명시적인 지침이나 자습서는 없습니다.

기본 개념: DreamActor-M1은 구동 비디오의 모션 지침을 사용하여 사람의 단일 참조 이미지를 애니메이션화하도록 설계되었습니다. 얼굴 표정과 신체 움직임으로 초상화, 상반신 및 전신 애니메이션을 생성할 수 있습니다.

이론적 입력 프로세스: 사용 가능한 경우 시스템은 1) 애니메이션하려는 사람의 참조 이미지, 2) 전송할 원하는 모션/표정이 포함된 구동 비디오가 필요할 가능성이 높습니다.

현재 상태: 이 모델은 현재 연구 논문 및 시연에서만 설명되어 있습니다. GitHub 저장소(grisoon/DreamActor-M1)가 있지만 사용 가능한 코드보다는 프로젝트 페이지만 포함하는 것으로 보입니다.

향후 가용성: 관심 있는 사용자는 향후 공개 릴리스 또는 사용 지침에 대해 ByteDance의 공식 채널과 프로젝트의 GitHub 페이지(https://grisoon.github.io/DreamActor-M1/)를 모니터링해야 합니다.

DreamActor-M1 From ByteDance 자주 묻는 질문

DreamActor-M1은 ByteDance에서 개발한 확산 트랜스포머(DiT) 기반 프레임워크로, 하이브리드 가이던스를 통해 전체적인 인물 이미지 애니메이션을 구현할 수 있습니다. 비디오에서 캡처한 행동을 모방하여 참조 이미지에서 현실적인 인물 비디오를 만들 수 있으며, 초상화부터 전신 애니메이션까지 다양하게 제작할 수 있습니다.