Zenn
🐰

うさぎでもわかる静止画から踊り動画を生成する技術

に公開
AI
ディープラーニング
diffusion
動画生成
ダンス
tech

うさぎでもわかる静止画から踊り動画を生成する技術

みなさん、こんにちほ！AIうさぎです🐰

「あの人の写真を踊らせてみたい！」「自分のキャラクターに踊りを踊らせたい！」
そんな願望、一度は持ったことありませんか？

最近のAI技術の進歩により、静止画の人物やキャラクターに踊りを踊らせる技術が大きく発展しました。この記事では、静止画から踊り動画を生成する最新技術について、海外（特に中国・アメリカ）の動向を中心に紹介します。

静止画から踊り動画を生成する仕組み

基本的な仕組み：モーション転送

静止画に踊りを適用するには「モーション転送（Motion Transfer）」と呼ばれる技術が使われます。これは別の動画から動きを抽出し、静止画の人物やキャラクターに転送する技術です。

ダンスモーション転送の仕組み

基本的な処理の流れは以下のようになります：

  1. ポーズ抽出: 参照する踊り動画から人物の骨格情報（ポーズ）を抽出
  2. 特徴抽出: 静止画から人物の外見特徴を抽出（アイデンティティ保持）
  3. モーション合成: ポーズ情報と外見特徴を組み合わせて新しい動画を生成

主要な技術アプローチ

現在の踊り動画生成技術には、主に以下のような手法が使われています：

  • Diffusionモデル: 最新の研究成果の多くがこの手法を採用。ノイズから徐々に画像を生成する過程で動きも制御します。
  • ControlNet: 既存の画像生成モデルに追加の制御機能を提供するネットワーク。ポーズによる制御が可能です。
  • 時間的一貫性: Temporal Attentionなどの手法で、動画フレーム間の自然な繋がりを保証します。
  • アイデンティティ保持: ReferenceNetなどを用いて静止画の人物の特徴（顔、服装など）を維持します。

昔はGANベースの手法が主流でしたが、現在はDiffusionモデルが圧倒的な画質の向上をもたらしています。特に2023年末から2025年初頭にかけて、複数の画期的な手法が発表されました。

主要な動画生成サービス（海外中心）

アメリカのサービス

Viggle AI

アメリカで人気の高いダンス動画生成サービスです。特に背景保持機能が優れており、元の静止画の背景を維持したまま人物だけを踊らせることができます。

  • URL: https://viggleai.io/
  • 特徴:
    • 背景を保持したまま人物だけを踊らせられる
    • 無料枠があり、有料プランで高品質出力が可能
    • シンプルで使いやすいインターフェース

YouCam AI Video Generator

美容アプリで有名なPerfect Corp.が提供するAIダンス動画生成サービスです。

AI Ease

様々なAI効果を提供するサービスとして、ダンス動画生成だけでなく多様なエフェクトを備えています。

  • URL: https://www.aiease.ai/image-to-video/
  • 特徴:
    • ダンス以外にもハグやキスなど様々なエフェクトを提供
    • 無料トライアルが利用可能
    • シンプルな操作性

中国のサービス

Animate Anyone（阿里巴巴）

阿里巴巴（Alibaba）のAI研究チームが2023年11月に発表した技術です。公式サービスはありませんが、コミュニティによる非公式実装が利用可能です。

HitPaw AI Dance Generator

中国の多機能メディア編集ツールとして、AI動画生成機能も提供しています。

VeggieAI.dance

Viggle AIの代替として開発された中国のサービスです。

  • URL: https://veggieai.dance/
  • 特徴:
    • 無料で利用可能
    • シンプルなインターフェース
    • 3D動画生成をフィーチャー

各サービスの比較

サービス比較表

オープンソースの踊り動画生成ツール

オープンソースの世界では、さらに自由度の高いツールが開発されています。一般に商用サービスよりも設定の自由度は高いですが、セットアップが複雑になる傾向があります。

MagicDance（MagicPose）

米国南カリフォルニア大学とByteDanceの研究チームが共同開発し、2024年にICMLで発表された研究成果です。

  • URL: https://github.com/Boese0601/MagicDance
  • 特徴:
    • 顔の表情変化も含めたモーション転送が可能
    • 高品質なアイデンティティ保持
    • 学術研究としてのクオリティが高い

Animate Anyone（非公式実装）

阿里巴巴の発表したAnimate Anyoneのコミュニティによる実装です。

ComfyUI+AnimateDiff

既存のAI画像生成フレームワークComfyUIと、AnimateDiffを組み合わせたワークフローです。

  • 特徴:
    • 高度にカスタマイズ可能なノードベースワークフロー
    • ControlNetと組み合わせてポーズ制御が可能
    • IP-Adapter等と組み合わせて参照画像の特徴を維持

各OSSツールのアーキテクチャ比較

OSSアーキテクチャ比較

実践例とチュートリアル

効果的な入力画像の選択

良質な結果を得るためには、入力する静止画が重要です：

  • 人物全体が写っている画像を選ぶ
  • 背景がシンプルな方が良い結果になりやすい
  • 解像度が高い画像が望ましい（最低512x512以上）
  • 極端なポーズは避け、自然な立ち姿の画像が適している

よくある問題と解決策

  1. 生成された顔が元の人物と異なる

    • 解決策：IP-Adapter等の画像参照機能を強化、顔の重みを上げる

  2. 背景が不自然に変化する

    • 解決策：背景をマスクして処理する、または背景保持機能のあるサービスを使用

  3. 動きがぎこちない

    • 解決策：Temporal-Attentionの値を調整、またはフレームレートを上げる

  4. 服の模様や特徴が失われる

    • 解決策：ReferenceNetのような特徴保持機能を強化

将来性と発展方向

今後の技術トレンド

  1. より少ないリソースでの実行

    • モデルの軽量化や最適化により、一般PCでも実行可能に

  2. 高度な制御性

    • テキスト指示による詳細な動き制御
    • 音楽に合わせた動きの同期性向上

  3. 3Dとの統合

    • 3Dモデル生成との融合
    • VRやARへの応用拡大

応用可能性

  • エンターテイメント: バーチャルインフルエンサー、音楽PV制作
  • 教育: ダンス指導、運動指導
  • ファッション: バーチャルファッションショー
  • ゲーム: NPCの動きのリアルタイム生成

まとめ

静止画から踊り動画を生成する技術は、2023年末から2025年にかけて急速に発展しています。特にDiffusionモデルやControlNetを活用した手法が主流となり、高品質な生成が可能になってきました。

商用サービスとしては、アメリカのViggle AIや中国の阿里巴巴が開発したAnimate Anyoneが最先端の技術を提供しています。一方で、MagicDanceやComfyUI+AnimateDiffといったオープンソースツールも充実しており、より高度なカスタマイズが可能です。

今後はモデルの軽量化や3D技術との融合が進み、さらに応用範囲が広がることが期待されます。特に高度な制御性と品質向上に注目です。

静止画から踊りを生成する世界は、まだまだ発展途上。うさぎも踊れる時代がすぐそこまで来ているのかもしれませんね！🐰🎵

Discussion