Motion Dreamer是香港科技大学（广州）研究者提出的框架，生成运动合理视频。基于两阶段生成方式，先基于输入图像和运动条件生成中间运动表示，再利用该表示生成高细节视频。其引入实例流这一新运动模态，可实现从稀疏到密集的运动控制，用户通过提供稀疏运动提示，模型能生成时间连贯视频。训练时采用随机掩码实例流策略，提升模型推理能力和泛化能力。在Physion数据集及自动驾驶数据集上的实验表明，Motion Dreamer在运动连贯性和物理合理性方面显著优于其他模型，同时生成高质量视频。

Motion Dreamer – 香港科技大学推出的运动合理视频生成框架 第1张
（图片来源网络，侵删）
Motion Dreamer – 香港科技大学推出的运动合理视频生成框架 第2张
（图片来源网络，侵删）