HumanVid：为人类图像动画提供训练资料的大型高质量数据集

HumanVid简介

HumanVid 是由香港中文大学和上海人工智能实验室联合开发的大型高质量数据集，旨在为人类图像动画提供训练资料。该数据集通过结合精心挑选的现实世界视频和合成数据，专注于解决现有技术中摄像机运动控制的缺失问题，推动了视频和电影制作领域的发展。HumanVid 数据集不仅提供了精确的人体和摄像机运动注释，还通过公开代码和数据，为研究人员和开发者提供了一个公平、透明的基准测试平台，以促进人类图像动画技术的进一步创新和提升。

HumanVid主要功能

1. 高质量数据集提供：HumanVid 提供了大规模的高质量视频数据，专门用于人类图像动画的训练和测试。
2. 现实与合成数据结合：数据集结合了现实世界的视频和合成数据，以增加多样性并提供更广泛的应用场景。
3. 版权免费：所有包含的视频和3D资产均为版权免费，便于研究和商业使用。
4. 高精度人体与摄像机运动注释：使用先进的2D姿态估计和基于SLAM的技术，为视频中的人体和摄像机运动提供了精确的注释。
5. 支持摄像机控制的视频生成：数据集支持生成具有复杂人体和摄像机运动的视频，提高了视频生成的可控性。

HumanVid技术原理

1. 数据收集与筛选：从互联网上收集了大量的版权免费视频，并设计了规则性过滤策略以确保视频质量。
2. 2D 姿态估计：利用先进的2D姿态估计技术来捕捉视频中人体的运动。
3. 基于SLAM的摄像机轨迹提取：使用SLAM（同步定位与地图构建）技术来估计和重建视频中的摄像机运动轨迹。
4. 3D 化身资产增强：通过增加版权免费的3D化身资产来丰富数据集中的人物模型和动作。
5. 规则性摄像机轨迹生成：创新性地引入了基于规则的摄像机轨迹生成方法，以模拟真实世界中摄像机的多样化运动。
6. 合成数据管道：结合3D场景、人物模型、服装纹理和摄像机轨迹设计，使用高级渲染技术生成合成视频。
7. 基线模型 CamAnimate：开发了一个名为CamAnimate的基线模型，该模型考虑了人体和摄像机运动作为条件，用于验证数据集的有效性。
8. 公开代码和数据：为了促进社区发展和公平评估，相关的代码和数据将公开在GitHub上。

HumanVid应用场景

1. 电影和视频制作：利用单张照片生成角色动画，为电影和视频制作提供创新的制作方式。
2. 虚拟现实（VR）：在虚拟现实环境中创建逼真的人类角色，提升沉浸式体验。
3. 游戏开发：为电子游戏中的非玩家角色（NPC）提供动态和可控的动作和表情。
4. 广告和营销：生成吸引人的视频内容，用于广告宣传，提高营销效果。
5. 社交媒体：用户可以创建个性化的视频内容，用于社交媒体分享和互动。
6. 教育和培训：模拟真实人物动作，用于教育和专业培训中的虚拟场景演示。

HumanVid项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/zhenzhiwang/HumanVid
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2407.17438