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DreamActor-H1:生成人物講解商品的視頻,可用于生成帶貨視頻

DreamActor-H1是字節(jié)跳動在2025年6月推出的一款視頻生成框架,它基于擴散變換器(DiT)技術(shù),主要面向電商和數(shù)字營銷領(lǐng)域,可用于生成帶貨視頻。

這個框架可以根據(jù)人體和產(chǎn)品圖像配對,生成高質(zhì)量的人與產(chǎn)品演示視頻。它在大規(guī)模混合數(shù)據(jù)集上經(jīng)過多類別增強訓(xùn)練,在保留人與產(chǎn)品的身份信息以及生成符合物理規(guī)律的演示動作方面,優(yōu)于現(xiàn)有方法,適合用于個性化電子商務(wù)廣告和互動媒體。它借助3D身體網(wǎng)格模板和產(chǎn)品邊界框提供精準(zhǔn)的運動指導(dǎo),結(jié)合VAE編碼的外觀指導(dǎo)、結(jié)構(gòu)化文本編碼的類別級語義,以及參考注意力、對象注意力等機制,解決了現(xiàn)有框架在身份保留和空間關(guān)系理解上的難題。

DreamActor-H1:生成人物講解商品的視頻,可用于生成帶貨視頻.webp

DreamActor-H1的核心優(yōu)勢:

  • 人 - 物動態(tài)對齊:它能自動把手勢和商品位置匹配起來。比如在演示“拿起化妝品”時,手指和瓶身的接觸點能自然貼合,不會出現(xiàn)穿模或者偏移的情況。而且還支持用3D人體網(wǎng)格模板和產(chǎn)品邊界框一起指導(dǎo),保證動作符合像重力、握持角度這些物理規(guī)律。

  • 多維度細(xì)節(jié)保真:在保持人物身份一致性上,能保留人物的發(fā)型、膚色等特征;對于商品,能高度還原,精準(zhǔn)呈現(xiàn)材質(zhì)紋理、Logo標(biāo)識等細(xì)節(jié)。

  • 語義增強三維連貫性:結(jié)合品類級的文本描述,像“旋轉(zhuǎn)展示口紅”,能讓微小旋轉(zhuǎn)時的畫面更流暢,避免商品抖動或者形變。

技術(shù)原理:

  • 數(shù)據(jù)處理階段:視覺語言建模(VLM)會對文本指令進(jìn)行解析,比如“手持手機翻轉(zhuǎn)”。然后通過姿態(tài)估計生成人體骨架,結(jié)合商品邊界框構(gòu)建空間關(guān)系,以此來提取運動特征。

  • 模型架構(gòu)設(shè)計:全局注意力負(fù)責(zé)控制整體畫面的時序連貫性;參考注意力會注入人物或商品參考圖的特征;物體注意力專門處理商品的潛在特征,保證細(xì)節(jié)不丟失。三重注意力機制的擴散變換器(DiT)基于70億參數(shù)的基礎(chǔ)模型Seaweed - 7B,通過掩碼交叉注意力來融合人與物的信息。

  • 推理優(yōu)化:它會動態(tài)檢索預(yù)定義的動作模板庫,調(diào)整物體框的縮放比例,比如小尺寸商品的框體可以放大。

DreamActor-H1的應(yīng)用場景:

  • 電商直播:可以自動生成虛擬主播手持商品的演示視頻,這樣能降低直播成本,提高直播效率。

  • 廣告營銷:能低成本制作多角度的產(chǎn)品使用動畫,比如旋轉(zhuǎn)展示鞋款,吸引消費者的注意力。

DreamActor-H1局限性:

  • 商品限制:目前只能支持中小型物品,大型家電等沒辦法處理。

  • 動作模板依賴:需要預(yù)先定義動作,像“拾取桌上物品”,而且要依賴初始人物姿態(tài)的匹配。

  • 動態(tài)瑕疵:在快速運動時,商品的紋理可能會出現(xiàn)閃爍。

使用DreamActor-H1生成帶貨視頻流程:

  1. 素材準(zhǔn)備:準(zhǔn)備一張人物圖和一張產(chǎn)品圖。人物圖建議選正面半身照,分辨率要大于800 * 800,這樣才能保證生成的視頻里人物特征清晰。產(chǎn)品圖要能清晰展示商品的各個細(xì)節(jié),像商標(biāo)、紋理等。

  2. 文本指令輸入:根據(jù)帶貨的需求,輸入相關(guān)的品類級文本描述,例如“手持手機翻轉(zhuǎn)”“展示口紅細(xì)節(jié)”等,給視頻生成提供具體的動作和展示要求。

  3. 視頻生成:把準(zhǔn)備好的素材和文本指令輸入到DreamActor-H1系統(tǒng)里,系統(tǒng)會基于多階段協(xié)同架構(gòu)和混合注意力機制來處理。在數(shù)據(jù)處理階段,視覺語言建模(VLM)解析文本指令,運動特征提取模塊通過姿態(tài)估計生成人體骨架并結(jié)合商品邊界框構(gòu)建空間關(guān)系;在模型架構(gòu)中,全局注意力、參考注意力和物體注意力協(xié)同工作,最后生成高保真的人機交互演示視頻。

項目地址如下:

項目主頁:https://submit2025-dream.github.io/DreamActor-H1/

技術(shù)論文:https://arxiv.org/abs/2506.10568

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