Nel cuore della rivoluzione AI, un progetto sta attirando l’attenzione di artisti digitali, creatori di contenuti e ricercatori: si chiama UniAnimate-DiT, ed è un modello avanzato che consente di animare immagini umane statiche in modo fluido, realistico e coerente.Realizzato dal team ali-vilab e basato sull’architettura Wan2.1, questo sistema rappresenta un’evoluzione decisiva nel campo della generazione video condizionata da immagine, con applicazioni che spaziano dal mondo degli avatar 3D ai videogiochi, fino al marketing visivo e ai contenuti social.Ma cosa rende davvero unico questo modello? E perché sta ricevendo tanta attenzione nella comunità AI?
A differenza di molti tool che semplicemente deformano le immagini per simulare un movimento, UniAnimate-DiT lavora con una pipeline di generazione video basata su un diffusion transformer (DiT) di nuova generazione. Questo permette di:
Il sistema utilizza diversi passaggi tecnici: partendo da una stima iniziale dello scheletro, si applicano una serie di trasformazioni su mesh, pose e traiettorie che danno vita a un’animazione completa di 81 frame in pochi minuti. Il tutto è supportato da tecnologie come Flash Attention, moduli LoRA e una rete chiamata MSMAN (Mesh-Skeleton Mutual Attention Network), in grado di affinare il rapporto tra immagine e movimento.
Una delle funzionalità che più ha impressionato chi ha testato UniAnimate-DiT è il supporto per teacache, una tecnologia di caching intelligente che accelera l’inferenza fino a 4 volte.Grazie a questo sistema, è possibile generare:
Per i creatori di contenuti che lavorano con pipeline di video automation, questo rappresenta un cambio di paradigma. Inoltre, i requisiti di memoria GPU sono relativamente moderati: bastano 23 GB per generare video in 480p e 36 GB per il 720p, cifre gestibili anche in ambito semi-professionale.
Uno dei grandi punti di forza di UniAnimate-DiT è l’apertura verso il fine-tuning. Il team fornisce non solo i pesi preaddestrati, ma anche tutto il codice necessario per:
Con un dataset di appena 1000 video personalizzati, è possibile ottenere un modello performante in grado di animare immagini realistiche con pose, abiti e movimenti definiti dall’utente. Questo apre la porta a una miriade di applicazioni: dalla moda digitale all’editoria, dai digital twin agli NFT animati.
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