静态油画秒变动态视频，西安交大等提出「无需训练」的绘画动态化新范式

主要观点总结

本文介绍了“Every Painting Awakened”这一图像转视频框架，该框架能够成功实现静态绘画的动态化生成，解决艺术动画领域的两大难题：动态失真和风格偏离。文章详细阐述了该框架的核心技术，包括双路径分数蒸馏和混合潜在融合，并展示了其在实际应用中的效果。

关键观点总结

关键观点1: 静态绘画转化为动态视频的挑战

现有方法在将静态绘画转化为动态视频时面临两大核心挑战：不动和乱动。不动指的是模型无法准确解读和执行文本提示中的运动指令，导致生成的视频缺乏动态效果；乱动则指在赋予静态绘画动态效果的过程中，模型可能会破坏原作品的风格和完整性。

关键观点2: Every Painting Awakened框架的提出

西安交通大学、合肥工业大学以及澳门大学的研究团队联合提出一个零训练图像转视频框架——“Every Painting Awakened”，该框架成功实现了静态绘画的动态化生成，并通过预训练图像模型的文本-图像对齐能力，将文本提示编码进图像域空间，实现动态精准控制。

关键观点3: Every Painting Awakened的核心技术

Every Painting Awakened的核心技术包括双路径分数蒸馏和混合潜在融合。双路径分数蒸馏能够从代理图像中提取动态先验，同时保留原画的静态细节；混合潜在融合则能在潜在空间中融合真实绘画特征与代理图像的动态特征，实现自然流畅的时序过渡。

关键观点4: 实验结果和未来发展

研究显示，“Every Painting Awakened”不仅能够提升与文本提示的契合度，还能忠实保留原绘画的独特风格和完整性。未来，该研究将探索复杂场景推理优化，进一步提升长视频生成的连贯性。

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