[논문리뷰] DreamActor-M2: Universal Character Image Animation via Spatiotemporal In-Context Learning

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저자: Mingshuang Luo, Shuang Liang, Zhengkun Rong, Yuxuan Luo, Tianshu Hu, Ruibing Hou, Hong Chang, Yong Li, Yuan Zhang, Mingyuan Gao

핵심 연구 목표

본 논문은 정적 이미지에 운전 비디오의 움직임을 적용하여 고품질 애니메이션 비디오를 생성하는 캐릭터 이미지 애니메이션의 두 가지 근본적인 문제점을 해결하고자 합니다. 이는 신원 보존과 움직임 일관성 간의 트레이드오프(trade-off)와 명시적인 자세(pose) 정보에 대한 과도한 의존으로 인한 비인간형 캐릭터에 대한 일반화 능력 부족을 포함합니다.

핵심 방법론

DreamActor-M2는 움직임 조건을 시공간적 인컨텍스트 학습(spatiotemporal in-context learning) 문제로 재구성합니다. 이는 참조 이미지와 움직임 신호를 단일 잠재 공간 으로 융합하여 입력 양식 격차를 해소합니다. Seedance 1.0 (MMDiT 아키텍처 기반) 을 백본으로 활용하며, 초기 자세 기반 DreamActor-M2 는 MLLM 기반의 타겟 지향 모션-의미론적 가이던스 모듈 을 사용합니다. 이후 자기 부트스트랩 데이터 합성 파이프라인 을 통해 종단간(end-to-end) DreamActor-M2 로 발전하여 자세 예측기 의존성을 제거합니다.

주요 결과

DreamActor-M2는 새롭게 도입된 AWBench 벤치마크 에서 모든 자동 및 인간 평가 지표에서 기존 최첨단 모델들을 능가하는 성능을 보였습니다. 특히, End-to-End DreamActor-M2 는 Video-Bench 자동 평가에서 Imaging Quality 4.72 , Motion Smoothness 4.56 , Temporal Consistency 4.69 , Appearance Consistency 4.35 를 기록했습니다. GSB 주관적 평가에서는 Kling 2.6과 유사한 성능(9.66% GSB lead) 을 달성하며, Kling-O1 대비 +43.66% , Wan2.2-Animate 대비 +51.43% 더 우수했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 캐릭터 이미지 애니메이션에서 명시적인 자세 추정(pose estimation) 없이 원본 RGB 비디오만으로 범용적인 움직임 전이가 가능함을 입증하여, 파운데이션 비디오 모델 의 잠재력을 극대화했습니다. 시공간적 인컨텍스트 학습 과 자기 부트스트랩 데이터 합성 전략은 다양한 캐릭터 유형과 복잡한 움직임 시나리오에 대한 뛰어난 일반화 능력 을 제공하여 실용적인 AI 애니메이션 시스템 구축에 중요한 시사점을 줍니다. 하지만 두 캐릭터가 서로 회전하는 등 복잡한 상호작용에서는 여전히 개선의 여지가 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.