智谱AI/SCAIL-2
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SCAIL-2:通过端到端上下文内条件控制实现统一的角色动画生成

SCAIL-2 是一个用于端到端可控角色动画的开源模型。它能够通过驱动视频为参考角色生成动画,并且无需依赖中间姿态表示即可支持角色替换和多角色场景。

Teaser

🔎 概述

以往的角色动画方法严重依赖骨骼图或修复掩码等中间表示。这些中间表示在复杂运动下存在歧义,将驱动源限制为人类动作,并制约了角色替换和多角色动画的应用范围。

SCAIL-2 摒弃了这种依赖,实现了端到端驱动。通过多个现成模型(SCAIL-Preview、Wan-Animate、MoCha),合成了 6 万对运动数据,并通过统一运动迁移接口(配备专用掩码通道和 RoPE 设计)进行训练。反向驱动训练策略与这种统一性相结合,使模型能够学习到超越其教师模型的能力,产生了诸如以下的新兴功能:

  • 跨身份角色替换
  • 动物驱动场景
  • 对 SAM3D-Body 网格渲染等高级控制中间表示的零样本支持

pipeline

📦 模型

项目详情
分辨率端到端驱动支持 512p 和 704p;姿态驱动和角色替换在 704p 下表现更优
约束条件高度和宽度必须都能被 32 整除(例如 704×1280)
训练混合分辨率和帧率
捆绑模块Wan VAE 和 T5 已集成到检查点中,以方便使用

下载后的文件布局:

SCAIL-2/
├── Wan2.1_VAE.pth
├── model
│   ├── 1
│   │   └── fsdp2_rank_0000_checkpoint.pt
│   └── latest
└── umt5-xxl
    └── ...

🚀 使用方法

项目仓库中提供了推理代码、环境设置以及详细说明。有关如何运行模型的信息,请参考项目页面和代码仓库。

📄 引用

@misc{yan2026scail2,
      title={SCAIL-2: Unifying Controlled Character Animation with End-to-end In-Context Conditioning}, 
      author={Wenhao Yan and Fengjia Guo and Zhuoyi Yang and Jie Tang},
      year={2026},
      eprint={2606.10804},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2606.10804}, 
}
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