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B站团队最近开源了一个名为AniSora的动漫视频生成模型，这个模型旨在让用户能够轻松地创建不同风格的动漫片段。以下是关于AniSora的一些详细信息：
1. "模型介绍"：
AniSora是一个基于深度学习的动漫视频生成模型，它可以将用户提供的文本描述转换为具有不同风格的动漫片段。这个模型基于开源的动漫生成模型T2T，并结合了B站团队在动漫视频生成领域的经验。
2. "功能特点"：
- "一键生成"：用户只需输入文本描述，AniSora就能自动生成相应的动漫片段。
- "多种风格"：AniSora支持多种动漫风格，如日式、美式、中国风等，用户可以根据自己的喜好选择。
- "实时预览"：在生成过程中，用户可以实时预览动漫片段，并进行调整。
3. "开源信息"：
AniSora已经开源，用户可以在GitHub上找到相关代码和文档。开源地址：[AniSora GitHub](https://github.com/Bilibili/AniSora)
4. "应用场景"：
- "动漫创作"：为动漫创作者提供一种快速生成动漫片段的工具，提高创作效率。
- "教育领域"：用于动漫教学，帮助学生更好地理解动漫制作过程。
- "娱乐"：为用户提供一种新的娱乐方式，让用户可以轻松创作自己的
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IT之家 5 月 18 日消息，B站团队 5 月 12 日开源了动漫视频生成模型 AniSora。
AniSora 能够一键创建多种动漫风格的视频片段，包括系列剧集、中国原创动画、漫画改编、VTuber 内容、动漫 PV 和鬼畜动画等。
B站团队表示，动画内容在当今影视行业中备受关注。尽管 Sora、Kling、CogVideoX 等先进模型在自然视频生成方面表现出色，但在动漫视频上仍捉襟见肘。
此外，由于动漫独特的艺术风格、夸张的运动以及对物理规律的打破，也给评测带来了巨大挑战。
该项目提出了完整的系统 AniSora，涵盖：
数据处理流水线：超过 1000 万高质量数据；
可控生成模型：引入时空掩码模块，支持图生视频、帧插值、局部图像引导等关键动画制作功能；
评测数据集：收集 948 段多样化动画视频，配套双盲人评实验及 VBench 测试，人物一致性与运动一致性均达到 SOTA。
IT之家附 AniSora 图生视频示例：
示例 1
图中的人物坐在一辆向前行驶的汽车里，向后挥手，他们的头发在风中左右摇摆：
示例 2
场景显示两个身穿红色婚服的人物手持红绳走向远方：
示例 3
金发人物伸手触摸跪着的人物的头部，跪着的人物随着呼吸身体上下起伏：
示例 4
视频中，一名白发女孩跳舞，镜头拉近。她一边唱歌一边将右手旋转向镜头，手指张开：
示例 5
视频中，五名女孩跳舞，镜头拉近。她们一边唱歌一边将左手举过头顶，然后下拉至膝盖高度：
示例 6
帧中，一个人高速向前冲刺，动作因速度而略显模糊：
示例 7
帧中，角色举起手臂，表面可见气流流动：
示例 8
老人凝视着宝石，右手微调放大镜，嘴唇在动 —— 仿佛这颗宝石是解开某些古老知识或秘密的关键：
示例 9
左边的男人紧闭双唇，脸上刻着愤怒和决心。他的每一个表情都散发着深深的挫败感和坚定不移的信念。与此同时，另一个人张开嘴巴 —— 似乎即将爆发成一声喊叫或激情宣言：
示例 10
场景描绘了一块岩石爆炸，发出耀眼的光芒，碎片四散飞溅：
IT之家附 AniSora 开源地址：
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