Boximator 是由字节跳动研究团队开发的一款创新视频生成工具，旨在通过先进的深度学习技术实现丰富且可控的视频动作。其核心功能是结合“Box”（框）和“Animator”（动画师）的概念，为用户提供了一种灵活且用户友好的方式来控制视频中对象的运动轨迹和路径。
Boximator官网入口网址：https://boximator.github.io/
Boximator 的工作原理基于双重约束框（硬框和软框）的设计。用户可以在条件帧中选择对象，并使用硬框精确定义对象的位置、形状或运动路径，而软框则提供更灵活的范围，允许对象在指定区域内自由移动。这种设计不仅提高了动作的精确性，还增强了动画的自然流畅性。
Boximator 的技术背景包括对现有视频扩散模型的插件化扩展。它通过冻结基础模型权重，仅训练控制模块，从而保留了基础模型的知识。此外，Boximator 引入了自跟踪技术，能够学习框与对象之间的相关性，从而实现多阶段训练过程，逐步提高对运动控制的理解。
Boximator 的实际应用非常广泛，适用于视频内容创作、广告制作、教育演示以及娱乐产业等领域。例如，用户可以利用 Boximator 创作生动的教育视频，为电影或电视剧添加视觉效果，或者生成独特的广告内容。其高度个性化的功能使其成为艺术家、设计师和营销专业人士的理想工具。
Boximator 的官网（https://boximator.github.io/ ）提供了丰富的功能介绍和演示示例。用户可以通过电子邮件体验其功能，发送输入图像和文本提示后，系统将生成相应的视频。此外，Boximator 还支持多主体支持和路线定制功能，允许用户为多个对象设置不同的运动路径。
Boximator 是一款开创性的视频生成工具，通过结合硬框和软框约束、深度学习技术和用户友好的交互设计，为创作者提供了前所未有的视频动作控制能力。其强大的功能和灵活的应用场景使其在视频生成领域具有重要的意义。
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