Animate Anyone 解決的問題是：想讓一張靜態人物圖「動起來」，卻不想手動做逐格動畫。它把一張參考圖片和一段骨架（pose）動畫序列結合起來，用擴散模型生成連貫的動態影片，同時保留圖片細節。適用於真人角色、動漫角色與時尚影片等動畫製作場景。
Animate Anyone 是什麼？能解決什麼問題？
Animate Anyone 是一個圖生影片（image-to-video）工具：輸入一張靜態圖片和一段骨架動畫，就能生成對應的動態影片。它使用先進的 AI 技術，保留圖片細節並保持動畫的連貫性，適合用於人類角色、動漫和時尚影片等的動畫製作。
模型架構是怎麼運作的？
我整理了它的核心流程，主要分成五個步驟：
- 使用 Pose Guider 編碼姿勢序列並融合多幀噪音。
- 使用 Denoising UNet 去噪並生成影片。
- Denoising UNet 包含空間（spatial）、交叉（cross）和時間（temporal）注意力模塊。
- 參考圖像的詳細特徵通過 ReferenceNet 提取，語義特徵則通過 CLIP 圖像編碼器提取。
- 最後，VAE 解碼器將結果解碼為影片片段。
簡單來說：ReferenceNet 負責「人長什麼樣」，Pose Guider 負責「怎麼動」，Denoising UNet 把兩者融合去噪，VAE 再把結果還原成影片畫面。
開源程式碼在哪裡？現在能用嗎？
GitHub 位置：<https://github.com/HumanAIGC/AnimateAnyone/tree/main>
不過我可以看到現在那個 GitHub 上只有介紹而已。他們說因為正在把原始碼改得更易讀，所以仍需一些時間才能把開源代碼上傳上來，就讓我們持續等待吧~
延伸閱讀
- Animate Anyone: 圖片+骨架動畫產生動態影片：同樣聚焦 Animate Anyone、生成式AI，可接著比較不同情境的做法。
- Kling 文生影片大模型介紹：核心特點、使用範例與應用場景：同樣聚焦 生成式AI，可接著比較不同情境的做法。
- EchoMimic – 人物圖片轉影片的開源模型：同樣聚焦 生成式AI，可接著比較不同情境的做法。
常見問題
Animate Anyone 的輸入和輸出是什麼？
輸入是一張靜態人物參考圖，加上一段骨架姿勢（pose）序列；輸出是一段該角色依照姿勢動作的影片。模型會保留參考圖的外觀細節，讓動畫前後連貫。
Animate Anyone 的核心技術有哪些？
核心包含四個組件：Pose Guider 編碼姿勢序列、ReferenceNet 提取參考圖細節特徵、含空間/交叉/時間注意力的 Denoising UNet 負責去噪生成、VAE 解碼器輸出影片片段。語義特徵則由 CLIP 圖像編碼器提供。
Animate Anyone 開源了嗎？
撰寫這篇筆記時（2024 年 8 月），官方 GitHub 只有專案介紹，尚未上傳原始碼；團隊表示正在整理程式碼使其更易讀。實際使用前建議先確認 repo 最新狀態。
Animate Anyone 適合哪些應用場景？
最典型的是人物動畫：真人角色、動漫角色的動作生成，以及時尚影片（例如讓服裝圖隨骨架動起來）。凡是「有一張角色圖、想要一段指定動作影片」的場景都適用。
參考資料
最後更新
2026-08-28（原文發布於 2024-08-06，本文保留原始筆記內容並補上 GEO 結構。）
關於作者 {#author}
Claire Chang ｜ 企業 AI 導入與流程轉型顧問。專注於 AI Agent 架構設計、ERP 系統整合與企業 AI 治理。
首次發布：2024-08-06