什么是Flexiact？
Flexiact（FlexiAct）是一个为异构场景灵活动作迁移设计的创新AI框架。与需要严格空间对齐的传统方法不同，Flexiact可以适应不同布局、视角和骨架结构的动作迁移。
作为SIGGRAPH 2025的亮点技术，Flexiact以其在适应多样化环境的同时保持主体身份的能力而脱颖而出——使其成为视频生成、动画和虚拟现实应用的突破性技术。
使用Flexiact，您可以将任何参考视频中的动作迁移到任何目标图像，无论结构或视角有何差异。
如何使用Flexiact？
选择参考视频
选择包含您想要迁移的动作的任何视频。Flexiact支持广泛的动作类型。
上传目标图像
提供一个您想要应用动作的图像。这可以有不同的布局或视角。
生成结果
Flexiact处理您的输入并生成一个新视频，在保持身份的同时迁移动作。
API使用
# Python代码示例
import flexiact
# 初始化模型
model = flexiact.FlexiAct()
# 加载参考视频和目标图像
reference_video = flexiact.load_video("reference.mp4")
target_image = flexiact.load_image("target.jpg")
# 从参考迁移动作到目标
result = model.transfer(
reference_video=reference_video,
target_image=target_image,
preserve_identity=True,
adaptation_strength=0.8
)
# 保存结果
result.save("output.mp4")Flexiact的特点
RefAdapter技术
轻量级图像条件适配器，在空间适应和一致性保持方面表现出色，平衡外观保真度与结构灵活性。
频率感知动作提取
创新的FAE方法，在去噪过程中提取动作信息，在不同时间步骤关注运动（低频）和外观细节（高频）。
身份保持
在适应各种动作风格和不同场景背景的同时，保持目标主体的身份和视觉特征。
异构迁移
克服传统方法的局限性，实现不同布局、视角和骨架结构之间的动作迁移，无需严格的空间对齐要求。
应用场景
Flexiact的多功能性使其在多个行业和创意领域都具有价值。
从单一图像创建角色动画，实现快速原型设计和创意工作流程。
动画
为数字角色和环境提供灵活动作迁移的流畅视觉效果工作流程。
视觉效果
通过可适应动作增强游戏角色动画，适用于动态游戏环境。
游戏开发
技术细节
架构
Flexiact结合了两个关键组件，协同工作以实现灵活的动作迁移：
- RefAdapter：一种专门的适配器，基于参考视频帧来引导空间适应过程。
- FAE（频率感知动作提取）：在扩散过程中提取动作信息，在不同频带分离运动和外观细节。
- 身份保持模块：确保主体的核心视觉特征在整个迁移过程中保持一致。
性能基准
Flexiact在关键指标上优于现有方法：
| Metric | Flexiact | Previous SOTA |
|---|---|---|
| 身份保持 | 0.92 | 0.78 |
| 动作保真度 | 0.88 | 0.71 |
| 结构适应性 | 0.85 | 0.63 |
Flexiact常见问题
Flexiact与其他动作迁移方法有何不同？
Flexiact独特地结合了空间适应和频率感知动作提取，允许在不同结构、视角和布局的主体之间迁移动作，同时保持身份一致性——这是传统方法难以实现的。
我可以使用哪些类型的视频作为参考？
Flexiact适用于广泛的视频类型，包括人类动作、动物运动、角色动画等。为获得最佳效果，建议使用动作清晰可见且背景复杂度较低的参考视频。
Flexiact是否需要专业硬件？
为获得最佳性能，Flexiact受益于GPU加速（推荐使用至少8GB VRAM的NVIDIA GPU）。不过，也有针对仅CPU环境的小型模型，但质量会降低且处理时间更长。
Flexiact可以商业使用吗？
是的，Flexiact提供开源和商业许可。基础模型对研究和个人使用免费，而商业应用需要许可证。请联系开发团队获取企业解决方案和定制集成。
Flexiact如何处理伦理问题？
Flexiact实施了内置防滥用措施，包括内容过滤和生成视频的水印。用户在使用该技术时需要遵守伦理准则，尊重版权和人格权。
