论文页面 - Motion Beyond Morphology: Bootstrapping Cross-Category Motion Transfer from Abstract Motion Representations

来源: https://huggingface.co/papers/2608.01628

摘要

视频运动迁移旨在利用参考视频的动态来动画化目标对象。现有方法很大程度上依赖于固定的结构对应关系，而当参考对象与目标对象在形态、关节结构或变形机制上差异显著时，这种对应关系就会变得不明确。我们提出了 Motion Beyond Morphology（形态之外的动态迁移）这一视角，旨在超越固定的结构对应关系进行运动迁移，通过保留在不同目标形态下仍然有意义的动态来实现。为实现这一目标，我们提出了一个两阶段框架。第一阶段学习互补的多粒度抽象运动视图，并利用这些视图引导构建跨类别视频对，从而在多样化的形态之间保留可迁移的动态。第二阶段将这些监督内化为直接的参考视频条件生成，从而在推理时无需显式提取运动信息。我们还引入了 OpenVMT-Dataset 和 OpenVMT-Bench，用于在 Same、Near 和 Far 类别差距下训练和评估图像与文本条件的运动迁移，并计划在论文被接收后发布这两项资源。大量实验证明了我们在运动保真度和目标保留方面达到了最先进的性能。项目页面：https://miniz233.github.io/MotionBeyondMorphology/

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