DreaMoving

DreaMoving是什么

DreaMoving是由阿里巴巴团队开发的基于扩散模型的可控视频生成框架，专注于生成高保真度的定制化人类动态影像。该框架通过融合目标身份特征与动作序列，能够驱动人物在任意场景中完成指定舞蹈或，其核心创新在于Video ControlNet控制模块与Content Guider内容引导器的协同工作，实现了对视频内容的多维度精准调控。

DreaMoving的功能特点

精细化身份控制：支持通过单张面部参考图像锁定人物身份特征，确保生成的视频中人物五官、发型等细节与输入高度一致。动态动作编排：基于Video ControlNet解析姿势序列，生成与目标动作匹配的连贯肢体，时间残差注入技术有效提升动作流畅度。多模态内容引导：结合文本提示与图像参考，可自定义视频背景、服饰风格及光影效果，例如生成“身着复古长裙在巴黎街头起舞”的场景。跨领域泛化能力：模型兼容多种风格化扩散模型，在未见过的场景或复杂动作中仍能保持稳定的生成质量。

DreaMoving如何使用

用户需提供三要素：身份参考图像（如人物正脸照片）、动作序列数据（可通过动作捕捉设备或预设模板获取）、文本描述（定义场景与外观）。系统将自动解析输入信息，通过Content Guider提取身份语义特征，并由Video ControlNet逐帧渲染动作细节，最终合成高清视频。例如，输入一张亚洲女性面部图像、一组芭蕾舞姿势数据及“月光下的湖畔”文本，即可输出对应主题的舞蹈视频。

DreaMoving的应用场景

影视特效制作：快速生成替身演员的特定动作镜头，降低实拍成本。虚拟时尚设计：结合服装设计图与动态走秀模板，生成虚拟模特展示视频。个性化内容创作：为社交媒体创作者提供一键生成创意短片的工具，如跨场景旅拍舞蹈合集。教育训练模拟：还原标准姿态，辅助体育或舞蹈教学中的动作纠正与分析。