7 月 7 日消息，B站团队的开源动漫视频生成模型 AniSora 于 7 月 2 日更新到 AniSora V3 预览版。
作为 Index-AniSora 项目的一部分，V3 版本在原有基础上进一步优化了生成质量、动作流畅度和风格多样性，为动漫、漫画及 VTuber 内容创作者提供了更强大的工具。
AniSora 支持一键生成多种动漫风格的视频镜头，包括番剧片段、国创动画、漫画改编、VTuber 内容、动画 PV、鬼畜（MAD）等。
AniSora V3 基于B站此前开源的 CogVideoX-5B 和 Wan2.1-14B 模型，结合强化学习与人类反馈（RLHF）框架，显著提升了生成视频的视觉质量和动作一致性。其支持一键生成多种风格的动漫视频镜头，包括番剧片段、国创动画、漫画视频改编、VTuber 内容等。
核心升级包括：
时空掩码模块（Spatiotemporal Mask Module）优化：V3 版本增强了时空控制能力，支持更复杂的动画任务，如精细的角色表情控制、动态镜头移动和局部图像引导生成。例如，提示“五位女孩在镜头放大时起舞，左手上举至头顶再下放至膝盖”能生成流畅的舞蹈动画，镜头与角色动作同步自然。
数据集扩展：V3 继续依托超过 1000 万高质量动漫视频片段（从 100 万原始视频中提取）进行训练，新增数据清洗流水线，确保生成内容的风格一致性和细节丰富度。
硬件优化：V3 新增对华为 Ascend910B NPU 的原生支持，完全基于国产芯片训练，推理速度提升约 20%，生成 4 秒高清视频仅需 2-3 分钟。
多任务学习：V3 强化了多任务处理能力，支持从单帧图像生成视频、关键帧插值到唇部同步等功能，特别适合漫画改编和 VTuber 内容创作。
在最新基准测试中，AniSora V3 在VBench和双盲主观测试中，角色一致性和动作流畅度均达到业界顶尖水平（SOTA），尤其在复杂动作 (如违反物理规律的夸张动漫动作) 上表现突出。
V3 还引入了首个针对动漫视频生成的RLHF 框架，通过 AnimeReward 和 GAPO 等工具对模型进行微调，确保输出更符合人类审美和动漫风格需求。社区开发者已开始基于 V3 开发定制化插件，例如增强特定动漫风格（如吉卜力风）的生成效果。
AniSora V3 支持多种动漫风格，包括日本动漫、国产原创动画、漫画改编、VTuber 内容及恶搞动画（鬼畜动画），覆盖 90% 的动漫视频应用场景。具体应用包括：
单图转视频：用户上传一张高质量动漫图像，配合文本提示（如“角色在向前行驶的车中挥手，头发随风摆动”），即可生成动态视频，保持角色细节和风格一致。
漫画改编：从漫画帧生成带唇部同步和动作的动画，适合快速制作预告片或短篇动画。
VTuber 与游戏：支持实时生成角色动画，助力独立创作者和游戏开发者快速测试角色动作。
高分辨率输出：生成视频支持高达 1080p，确保在社交媒体、流媒体平台上的专业呈现。
AIbase 测试显示，V3 在生成复杂场景（如多角色交互、动态背景）时，相比 V2 减少了约 15% 的伪影问题，生成时间缩短至平均 2.5 分钟（注：4 秒视频）。
相比 OpenAI 的 Sora 或 Kling 等通用视频生成模型，AniSora V3 专注于动漫领域。与字节跳动的 EX-4D 相比，AniSora V3 更专注于 2D / 2.5D 动漫风格，而非 4D 多视角生成。
附开源地址：
https://github.com/bilibili/Index-anisora/tree/main
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-45-14452-0.htmlB站开源动漫视频生成模型 AniSora V3 版，速度更快、质量更高
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