这项研究介绍了一种零样本人类视频生成方法，名为ID-Animator，可以根据单个面部参考图像进行个性化视频生成，无需进一步训练。该方法结合了现有的扩散式视频生成技术，并引入了面部适配器来编码与身份相关的嵌入。通过构建面向身份的数据集和随机面部参考训练方法，提高了模型的准确性和泛化能力。实验证明ID-Animator在个性化人类视频生成方面优于以往模型，同时与各种社区模型兼容，适用于需要保留身份信息的视频生成应用。
项目地址：
https://id-animator.github.io/
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