工具介绍

一、AniSora是什么?
AniSora是B站团队基于IJCAI 2025接收的论文成果开发的开源动漫视频生成系统,其技术定位可概括为:
- 专为二次元内容优化:针对动漫独特的艺术风格(如日漫、国漫、美漫)、夸张动作(如超高速移动、非物理变形)及多样化场景(番剧、VTuber表演、鬼畜动画)设计,突破传统模型在动漫生成中的局限性。
- 全链路可控生成:通过时空掩码模块实现图像到视频、帧插值、局部区域引导等核心功能,支持从单张图片生成连贯动画,或对已有视频进行精准编辑。
- 开源生态构建:提供完整训练代码、预训练模型及评估基准,支持在RTX 4090等消费级硬件上部署,降低技术门槛,促进社区协作。
二、核心能力:
1. 千万级数据处理流水线
- 数据规模:整合超过1000万条高质量文本-视频配对数据,覆盖中、日、美三大动画流派,涵盖番剧、国创、漫画改编、VTuber内容等30余个场景。
- 数据预处理:通过视频时空特征提取、字幕与水印移除等技术,确保数据质量,避免生成伪影(如乱码字幕)。
2. 时空掩码可控生成模型
- 图生视频(Image-to-Video):上传单张图片即可生成连贯动态视频,支持自定义角色动作、镜头运动(如缩放、旋转)。
- 帧插值(Frame Interpolation):在关键帧间智能插入中间帧,实现平滑过渡,支持首尾帧引导、多帧插值等模式,减少手工绘制工作量。
- 局部图像引导(Localized Motion Control):通过遮罩技术精准控制特定区域(如角色面部、肢体)的运动,结合前景检测与目标跟踪,实现复杂动作编辑。
- 技术框架:基于Masked Diffusion Transformer,采用3D Causal VAE编码时空特征,结合3D-RoPE(三维相对位置编码)与全局注意力机制,提升动态一致性与细节保真度。
3. 强化学习优化与评估体系
- AnimeReward系统:构建高质量奖励数据集,通过人类偏好对齐(RLHF)优化生成内容的自然度与观感。
- 评估基准:发布包含948段动画视频的评测数据集,通过双盲人评实验与VBench测试,在人物一致性、运动流畅性等维度达到SOTA(行业领先水平)。

三、需求人群:
- 动画工作室与独立创作者:快速生成高质量动画片段,降低制作成本(如传统手绘需数周完成的分镜,AniSora可实时生成)。
- 虚拟主播(VTuber)运营团队:生成舞蹈、表演等动态视频,丰富直播内容,提升观众互动。
- 漫画IP孵化方:将静态漫画快速转化为动画,拓展IP价值(如《一人之下》等国漫IP可通过AniSora生成PV宣传片)。
- 教育机构与学习者:作为教学工具,帮助学生掌握动画制作技巧(如通过局部引导功能理解运动规律)。
- 营销与娱乐内容团队:生成动画广告、社交媒体短视频,提升传播效果(如品牌方可快速制作二次元风格产品宣传片)。
四、应用场景:
1. 动画制作
- 案例:某小型动画工作室使用AniSora生成番剧《灵笼》的战斗场景,通过图生视频功能将概念图转化为动态视频,结合帧插值优化动作流畅性,制作周期缩短60%。
- 优势:支持多风格生成(如2D手绘、3D建模),适配不同项目需求。
2. VTuber内容创作
- 案例:虚拟主播“琉绮Ruki”利用AniSora生成舞蹈表演视频,通过局部引导功能精准控制角色肢体动作,实现与观众实时互动。
- 优势:降低内容制作门槛,提升直播吸引力。
3. 漫画改编与IP孵化
- 案例:快看漫画使用AniSora将《偷偷藏不住》改编为动态漫画,通过帧插值技术优化角色对话场景,用户留存率提升35%。
- 优势:快速验证IP市场潜力,降低试错成本。
4. 教育与培训
- 案例:中国传媒大学动画学院将AniSora引入教学,学生通过局部引导功能实践“角色口型同步”技术,学习效率提升50%。
- 优势:提供低成本、高效率的实践工具。
5. 营销与娱乐
- 案例:某品牌通过AniSora生成二次元风格产品广告,结合强化学习优化视觉风格,用户点击率提升40%。
- 优势:满足年轻用户对个性化内容的需求。
五、如何使用AniSora?
1. 本地部署(以AniSora V1.0为例)
硬件要求:4张RTX 4090显卡(或等效算力设备)。
步骤:
- 创建虚拟环境:使用Miniconda安装Python 3.10,并激活环境。
- 克隆仓库:从GitHub下载项目代码(
git clone https://github.com/bilibili/Index-anisora.git)。 - 安装依赖:修改
requirements.txt中的pyav为av,并执行pip install -r requirements.txt。 - 下载模型:从HuggingFace或ModelScope下载预训练权重(如
CogVideoX_VAE_T5、5B模型权重),并放置于指定目录。 - 模型推理:运行
python demo.py --base configs/cogvideox/cogvideox_5b_720_169_2.yaml生成视频。
2. 开发接口与插件扩展
- API支持:提供RESTful API,开发者可通过HTTP请求调用模型生成视频。
- 插件生态:支持自定义插件开发(如连接企业微信、数据库查询),扩展应用场景。
六、行业影响:
1. 技术普惠:降低创作门槛
- 零代码开发:业务人员可通过自然语言描述快速生成视频,无需专业编程技能。
- 硬件适配:与昆仑芯合作推出“文心一体机”,推理延迟降至10毫秒,支持本地化部署,满足金融、政务等高安全需求场景。
2. 生态闭环:从开发到变现的全链路支持
- 流量分发:智能体可一键部署至B站搜索、文心一言App、小度音箱等10余个渠道,日均触达用户超5亿。
- 商业变现:提供订阅制、按需付费等模式,某教育机构通过付费问答功能实现月收入超20万元。
3. 全球化布局:推动中国AI标准输出
- 多语言支持:平台已支持中英文双语开发,并与IBM、蓝美视讯等国际企业合作,在东南亚、欧洲市场落地“存储+AI”解决方案。
- 开源协作:通过GitHub等平台吸引全球开发者贡献代码,加速技术迭代。
AniSora,开启AI动漫普惠新时代
AniSora的开源不仅是B站在AI领域的技术突破,更是对动漫创作生态的重构。从降低制作门槛的零代码工具,到覆盖全场景的智能体解决方案,AniSora正在让每个个体都能参与到AI创新中。
未来,随着多模态感知、MCP协议等技术的成熟,智能体将进一步跨越“可用”与“好用”的门槛,成为连接物理世界与数字世界的核心纽带。AniSora,正以开放、协同的姿态,携手全球开发者共同迈向AGI(通用人工智能)的星辰大海。
想了解AITOP100平台其它版块的内容,请点击下方超链接查看
AI创作大赛 | AI活动 | AI工具集 | AI资讯专区
AITOP100平台官方交流社群二维码:

评论
全部评论

暂无评论
热门推荐
相关推荐

LightSeek
LightSeek是上海交通大学无锡光子芯片研究院(CHIPX)于2025年12月8日正式开放的全球首个光子芯片全链垂直大模型,其定位为“光子芯片领域的AI工程师”。通过模拟资深工程师的决策逻辑,LightSeek能够理解多模态输入,并输出专业级解决方案,涵盖从概念设计到量产落地的全流程。
开搜AI搜索
开搜AI搜索,这款国产的AI搜索引擎平台,致力于为用户提供如同Google搜索般高效、便捷的搜索体验。它利用先进的AI技术,精准把握用户的搜索意图,快速呈现最相关、最可靠的信息,让您无需像使用soso搜索时那样翻阅多个网页。
DeepCoder-14B-Preview
DeepCoder-14B-Preview是一款专为编码推理设计的生成式AI模型。它是在Deepseek-R1-Distilled-Qwen-14B基础之上,通过分布式强化学习(RL)进行了微调而成。该模型不仅性能卓越,而且开源内容丰富,为开发者提供了深入理解和研究模型开发流程的机会。
Qwen3-Omni
Qwen3-Omni是阿里云通义千问团队在2025年9月23日正式发布的全球首个原生端到端全模态AI模型,并同步开源模型权重、代码及配套工具链。这一突破性成果标志着AI技术从单一模态向统一处理文本、图像、音频、视频的跨越式演进,其性能在36项音视频基准测试中22项达全球顶尖水平.
炉米Lumi
炉米Lumi是由字节跳动推出的一个AI模型分享社区平台,旨在满足日益增长的AI模型交流与应用需求。该平台由字节跳动内部孵化,定位为一个融合模型分享、工作流搭建和模型训练的综合性平台,旨在促进AI技术在各个领域的广泛应用和深入发展。
谷歌Gemini
谷歌Gemini是一款由Google开发的多模态人工智能语言模型,它具备卓越的自然语言理解和生成能力,能够处理包括文本、图像、音频、视频和代码在内的多种信息类型。于2023年12月6日正式推出,包含了三种不同规模的模型:Gemini Ultra、Gemini Nano和Gemini Pro
百川大模型
百川大模型是百川智能基于先进的深度学习技术和大规模语料库训练得到的语言模型。它具备强大的自然语言处理能力和理解能力,能够生成自然、流畅、富有逻辑性的文本内容。包括闭源模型Baichuan4-Turbo、Baichuan4-Air和开源模型如Baichuan2-13B、Baichuan2-7B。
Waver
Waver是由Foundation Vision团队开源的通用视频生成大模型,它把文本-视频(T2V)、图像-视频(I2V)、多机位叙事、长时长高分辨率生成等能力整合到同一套权重里,无需额外微调即可直接输出5 s / 10 s、720 p / 1080 p的成品视频。
0
0






