/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
i2v · dense
Базовая модель
Wan2.1-I2V-14B-480P
Библиотека
diffusers
Опубликована
24 ноя 2025

SteadyDancer-14B

Видео из изображенияИзображение, текст → видео3 профессии

SteadyDancer-14B — дообученная модель Wan2.1 для создания связной анимации человека из изображения с сохранением исходного кадра.

599скачиваний за 30 дней69лайковвеса обновлены27 ноя 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

SteadyDancer-14B — чекпойнт для анимации людей на основе изображения по схеме image-to-video. Модель разработана Multimedia Computing Group Нанкинского университета совместно с Platform and Content Group Tencent и представлена в исследовательской работе SteadyDancer. Это дообучение Wan2.1 I2V-14B-480P; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на работу через diffusers.

Модель создаёт связную во времени анимацию человека, сохраняя исходный кадр и снижая смещение идентичности, которое может возникать при анимации в реальных условиях. Базовая модель формирует видео 480p из изображения и текстового запроса; карточка SteadyDancer подчёркивает согласованность и качество анимации, а также меньшие требования к обучающим ресурсам по сравнению с прежними подходами.

Модель подходит для оживления изображений людей и создания управляемой видеoанимации. В карточке не приведены отдельные оценки качества или численные требования для запуска. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание видеоанимации человека по фотографии
  • сохранение внешности и идентичности персонажа при генерации видео
  • оживление портретных и полнофигурных изображений
  • создание управляемой анимации человека по изображению и текстовому запросу

Ограничения

Карточка не сообщает численные оценки качества и требования к аппаратному обеспечению. В описании заявлена ориентация на анимацию людей; универсальные сценарии генерации видео отдельно не подтверждены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This repository is the checkpoint of paper "SteadyDancer: Harmonized and Coherent Human Image Animation with First-Frame Preservation". SteadyDancer is a strong animation framework based on Image-to-Video paradigm, ensuring robust first-frame preservation. In contrast to prior Reference-to-Video approaches that often suffer from identity drift due to spatio-temporal misalignments common in real-world applications, SteadyDancer generates high-fidelity and temporally coherent human animations, outperforming existing methods in visual quality and control while requiring significantly fewer training resources.

teaser

📚 Citation

If you find our paper or this codebase useful for your research, please cite us.

@misc{zhang2025steadydancer,
      title={SteadyDancer: Harmonized and Coherent Human Image Animation with First-Frame Preservation}, 
      author={Jiaming Zhang and Shengming Cao and Rui Li and Xiaotong Zhao and Yutao Cui and Xinglin Hou and Gangshan Wu and Haolan Chen and Yu Xu and Limin Wang and Kai Ma},
      year={2025},
      eprint={2511.19320},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2511.19320}, 
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Нельзя запустить

Модели «картинка → видео» пока не запускаются.

Ревизия весов
e7f19c3

0 моделей