API de control de movimiento con IA

Una API de control de movimiento con IA transfiere el movimiento de un vídeo de referencia a la imagen de un personaje. Genera un nuevo clip que combina identidad visual e información de actuación. Los controles específicos del modelo determinan cómo se manejan el personaje, la cámara y la escena.

Los modelos de control de movimiento en esta tarea utilizan una imagen de personaje y un video fuente. Lea el punto final para conocer los campos exactos, los formatos aceptados, los límites de tamaño y duración. Los avisos opcionales o los controles de orientación solo deben proporcionarse cuando ese modelo los documente.

Utilice un sujeto principal claramente visible que realice la acción prevista. Prefiera un encuadre estable y una oclusión limitada, y evite cortes no relacionados. Selecciona el movimiento que se adapte a la imagen del personaje y prueba un segmento corto antes de enviar una actuación más larga.

Una postura inicial compatible, una dirección de orientación y un recorte pueden reducir la ambigüedad. Un retrato en primer plano es una mala referencia para una acción de cuerpo completo con movimientos complejos de piernas. Alinee la cantidad de cuerpo visible y utilice la configuración de orientación documentada para su modelo.

El soporte y la calidad dependen del modelo seleccionado y de los activos de origen. Comience con un tema claramente dibujado y una actuación compatible. Pruebe cuidadosamente la anatomía estilizada, las manos y los movimientos rápidos en lugar de asumir que el modelo maneja todos los tipos de personajes por igual.

Las grandes diferencias de pose, las extremidades ocultas, los movimientos rápidos y los detalles de la fuente poco claros pueden dificultar la transferencia. Utilice una imagen de personaje más clara, una interpretación más sencilla y un encuadre compatible. Cambie una entrada a la vez y compare una salida breve para identificar el problema.

No asumir transferencia de varias personas. El punto final seleccionado puede centrarse en un tema principal y la superposición de personas puede hacer que la asignación de movimiento sea ambigua. Confirme los límites de materias documentados y comience con una referencia de un solo carácter al realizar la prueba.

La transferencia de movimiento y la sincronización del habla son requisitos diferentes. Verifique el comportamiento de audio del modelo y no asuma que una boca en movimiento sigue la banda sonora. Utilice Talking Avatar o un flujo de trabajo documentado de sincronización de labios cuando el objetivo principal sea un discurso preciso.

Enviar el modelo y las entradas de caracteres y video documentadas mediante generación PoYo. Conserve task_id, luego sondee el estado o utilice un callback_url compatible. Inspeccione el clip completo para comprobar la fidelidad del movimiento, la identidad y el recorte antes de entregárselo a los usuarios.

Lea el nivel seleccionado para determinar qué duración se factura y si se cuenta el procesamiento de entrada y salida. Los modos de calidad pueden tener diferentes tarifas. Calcule el costo a partir de la longitud de referencia y las reglas de facturación documentadas en lugar de tratar cada modelo como un clip de precio fijo.

Motion Control utiliza una actuación de vídeo para guiar la imagen de un personaje. Image to Video generalmente comienza con una imagen y un movimiento guiado por un mensaje. Elija transferencia de movimiento para un gesto o baile específico y animación de imagen normal para movimientos de cámara o acciones más simples.

Pruebe cultivos representativos, direcciones de orientación, vestimenta, expresiones y velocidades de movimiento. Verifique los límites de archivos y las unidades de precios, luego realice un seguimiento del estado de las tareas y las fallas en su aplicación. La página del modelo y el recurso llms.txt proporcionan la estructura de solicitud actual para la integración.