FlowMotion: Training-Free Flow Guidance for Video Motion Transfer
作者: Zhen Wang, Youcan Xu, Jun Xiao, Long Chen
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-06
💡 一句话要点
FlowMotion：利用光流引导实现视频动作迁移，无需训练且高效灵活。
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 视频动作迁移 光流引导 免训练 时序信息 潜在空间 速度正则化 T2V模型
📋 核心要点
- 现有免训练视频动作迁移方法计算开销大，灵活性受限，主要依赖预训练T2V模型的中间输出来构建运动引导。
- FlowMotion直接利用基于光流的T2V模型的预测输出，通过光流引导对齐源视频和生成视频的运动模式。
- FlowMotion在时间和资源效率上优于现有方法，并在性能上具有竞争力，同时无需训练。
📝 摘要（中文）
视频动作迁移旨在生成一个目标视频，该视频继承源视频的运动模式，同时渲染新的场景。现有的免训练方法侧重于基于预训练的T2V模型的中间输出来构建运动引导，导致计算开销大且灵活性有限。本文提出FlowMotion，一种新颖的免训练框架，通过直接利用基于光流的T2V模型的预测输出来实现高效且灵活的运动迁移。核心思想是早期潜在预测固有地编码了丰富的时序信息。受此启发，我们提出了光流引导，它基于潜在预测提取运动表示，以对齐源视频和生成视频之间的运动模式。我们进一步引入了速度正则化策略，以稳定优化并确保平滑的运动演变。通过纯粹在模型预测上操作，FlowMotion与最先进的方法相比，实现了卓越的时间和资源效率以及具有竞争力的性能。
🔬 方法详解
问题定义：视频动作迁移旨在将源视频的运动模式迁移到目标视频，同时保持目标视频的场景内容。现有免训练方法依赖于预训练文本到视频（T2V）模型的中间输出来构建运动引导，这导致了较高的计算成本和有限的灵活性，难以实现高效和灵活的运动迁移。
核心思路：FlowMotion的核心思路是利用基于光流的T2V模型在早期潜在空间中的预测结果，这些预测结果包含了丰富的时序信息。通过提取这些潜在预测中的运动表示，并将其作为运动引导，可以有效地对齐源视频和生成视频之间的运动模式。这种方法避免了对中间输出的依赖，从而提高了效率和灵活性。
技术框架：FlowMotion框架主要包含以下几个阶段：1) 使用基于光流的T2V模型进行初步的潜在空间预测；2) 从潜在预测中提取运动表示，构建光流引导；3) 利用光流引导将源视频的运动模式迁移到目标视频；4) 应用速度正则化策略，以稳定优化并确保平滑的运动演变。整个过程无需训练，直接在模型预测上进行操作。
关键创新：FlowMotion的关键创新在于提出了光流引导的概念，并将其应用于视频动作迁移。与现有方法依赖中间输出不同，FlowMotion直接利用早期潜在预测，从而显著提高了效率和灵活性。此外，速度正则化策略的引入进一步稳定了优化过程，保证了运动的平滑性。
关键设计：FlowMotion的关键设计包括：1) 光流引导的提取方法，具体如何从潜在预测中提取有效的运动表示（具体提取方法未知）；2) 速度正则化策略的具体实现方式，例如正则化项的形式和权重（具体实现未知）；3) 基于光流的T2V模型的选择和配置（具体模型未知）。这些设计共同保证了FlowMotion能够高效且灵活地实现视频动作迁移。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
FlowMotion通过直接利用光流预测，避免了对中间输出的依赖，显著提升了时间和资源效率。实验结果表明，FlowMotion在性能上与最先进的方法具有竞争力，同时实现了更高的效率。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了FlowMotion在效率方面的优势。
🎯 应用场景
FlowMotion在视频编辑、电影制作、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以用于快速生成具有特定运动模式的视频内容，例如将一个人的舞蹈动作迁移到另一个人的身上，或者将动物的运动模式应用到虚拟角色上。此外，FlowMotion还可以用于视频风格迁移和视频增强等任务，提升视频内容的质量和表现力。
📄 摘要（原文）
Video motion transfer aims to generate a target video that inherits motion patterns from a source video while rendering new scenes. Existing training-free approaches focus on constructing motion guidance based on the intermediate outputs of pre-trained T2V models, which results in heavy computational overhead and limited flexibility. In this paper, we present FlowMotion, a novel training-free framework that enables efficient and flexible motion transfer by directly leveraging the predicted outputs of flow-based T2V models. Our key insight is that early latent predictions inherently encode rich temporal information. Motivated by this, we propose flow guidance, which extracts motion representations based on latent predictions to align motion patterns between source and generated videos. We further introduce a velocity regularization strategy to stabilize optimization and ensure smooth motion evolution. By operating purely on model predictions, FlowMotion achieves superior time and resource efficiency as well as competitive performance compared with state-of-the-art methods.