Kling-MotionControl Technical Report
作者: Kling Team, Jialu Chen, Yikang Ding, Zhixue Fang, Kun Gai, Kang He, Xu He, Jingyun Hua, Mingming Lao, Xiaohan Li, Hui Liu, Jiwen Liu, Xiaoqiang Liu, Fan Shi, Xiaoyu Shi, Peiqin Sun, Songlin Tang, Pengfei Wan, Tiancheng Wen, Zhiyong Wu, Haoxian Zhang, Runze Zhao, Yuanxing Zhang, Yan Zhou
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-03
备注: Access: https://app.klingai.com/global/video-motion-control/new
💡 一句话要点
Kling-MotionControl：基于DiT的统一框架，实现鲁棒、精确、富有表现力的人物动画
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 人物动画 运动控制 扩散模型 DiT 跨身份泛化 运动重定向 模型蒸馏 视觉质量
📋 核心要点
- 现有角色动画方法难以兼顾整体结构稳定性和精细的关节表达，限制了动画的真实感和可控性。
- Kling-MotionControl采用统一的DiT框架，通过异构运动表示和自适应身份无关学习，实现精确的运动控制和跨身份泛化。
- 实验表明，Kling-MotionControl在运动控制精度、泛化能力和视觉质量上优于现有方案，推理速度提升10倍以上。
📝 摘要（中文）
本文提出了Kling-MotionControl，一个统一的、基于DiT的框架，专为鲁棒、精确和富有表现力的整体人物动画而设计。该模型采用分而治之的策略，在一个统一的系统中协调异构的运动表示，这些表示针对身体、面部和手部的不同特征量身定制，有效地兼顾了大规模的结构稳定性和精细的关节表达能力。为了确保强大的跨身份泛化能力，我们融入了自适应的身份无关学习，从而促进了从真实人物到风格化卡通等不同角色的自然运动重定向。同时，通过细致的身份注入和融合设计，并辅以利用全面参考上下文的主题库机制，保证了忠实的外观保持。为了确保实用性，我们实施了一个利用多阶段蒸馏的先进加速框架，将推理速度提高了10倍以上。Kling-MotionControl通过智能的语义运动理解和精确的文本响应能力脱颖而出，实现了超越视觉输入的灵活控制。人类偏好评估表明，与领先的商业和开源解决方案相比，Kling-MotionControl在整体运动控制、开放领域泛化以及视觉质量和连贯性方面表现出卓越的性能。这些结果确立了Kling-MotionControl作为高质量、可控和逼真人物动画的强大解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有角色动画方法在整体运动控制、跨身份泛化和视觉质量方面存在的不足。现有方法通常难以同时保证动画的整体结构稳定性和精细的关节运动，并且在处理不同身份的角色时容易出现运动失真或身份信息丢失等问题。
核心思路：论文的核心思路是采用一个统一的DiT框架，并结合分而治之的策略，将整体运动控制问题分解为身体、面部和手部等不同部分的运动表示，并针对每个部分设计特定的运动表示方法。同时，通过自适应的身份无关学习和细致的身份注入与融合设计，实现跨身份的自然运动重定向和忠实的外观保持。
技术框架：Kling-MotionControl的整体框架包含以下几个主要模块：1) 异构运动表示模块，用于提取和表示身体、面部和手部的运动信息；2) 自适应身份无关学习模块，用于学习与身份无关的运动模式，实现跨身份的运动泛化；3) 身份注入与融合模块，用于将参考图像的身份信息注入到动画生成过程中，保证外观的一致性；4) 多阶段蒸馏加速模块，用于提高模型的推理速度。
关键创新：Kling-MotionControl的关键创新在于其统一的DiT框架和分而治之的运动表示方法。与现有方法相比，Kling-MotionControl能够更好地兼顾整体结构稳定性和精细的关节运动，并且能够实现更自然的跨身份运动重定向。此外，该模型还采用了多阶段蒸馏加速技术，显著提高了推理速度。
关键设计：在异构运动表示方面，论文可能采用了不同的运动捕捉技术或参数化模型来表示身体、面部和手部的运动。在自适应身份无关学习方面，论文可能采用了对抗训练或领域自适应等技术来消除身份信息的影响。在身份注入与融合方面，论文可能采用了注意力机制或特征融合等技术来将参考图像的身份信息融入到动画生成过程中。多阶段蒸馏加速模块的具体实现细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Kling-MotionControl在人类偏好评估中，与领先的商业和开源解决方案相比，在整体运动控制、开放领域泛化以及视觉质量和连贯性方面表现出卓越的性能。此外，通过多阶段蒸馏加速，推理速度提高了10倍以上，使其更具实用性。具体的性能指标和对比基线未知。
🎯 应用场景
Kling-MotionControl在游戏开发、电影制作、虚拟现实、社交媒体等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成高质量、可控和逼真的人物动画，从而提高用户体验和内容创作效率。此外，该技术还可以用于创建虚拟化身、数字替身等应用，为人们提供更加个性化和沉浸式的互动体验。
📄 摘要（原文）
Character animation aims to generate lifelike videos by transferring motion dynamics from a driving video to a reference image. Recent strides in generative models have paved the way for high-fidelity character animation. In this work, we present Kling-MotionControl, a unified DiT-based framework engineered specifically for robust, precise, and expressive holistic character animation. Leveraging a divide-and-conquer strategy within a cohesive system, the model orchestrates heterogeneous motion representations tailored to the distinct characteristics of body, face, and hands, effectively reconciling large-scale structural stability with fine-grained articulatory expressiveness. To ensure robust cross-identity generalization, we incorporate adaptive identity-agnostic learning, facilitating natural motion retargeting for diverse characters ranging from realistic humans to stylized cartoons. Simultaneously, we guarantee faithful appearance preservation through meticulous identity injection and fusion designs, further supported by a subject library mechanism that leverages comprehensive reference contexts. To ensure practical utility, we implement an advanced acceleration framework utilizing multi-stage distillation, boosting inference speed by over 10x. Kling-MotionControl distinguishes itself through intelligent semantic motion understanding and precise text responsiveness, allowing for flexible control beyond visual inputs. Human preference evaluations demonstrate that Kling-MotionControl delivers superior performance compared to leading commercial and open-source solutions, achieving exceptional fidelity in holistic motion control, open domain generalization, and visual quality and coherence. These results establish Kling-MotionControl as a robust solution for high-quality, controllable, and lifelike character animation.