导读
AnimateDiff 将运动建模作为可插拔模块引入 personalized text-to-image diffusion ecosystem。它的重要性在于保持原有角色、风格和社区模型资产，同时把静态生成扩展到视频。
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Yuwei Guo et al. · 原文献 · 图像权利归原权利人；不视为开放许可
资料出处 · AnimateDiff: Animate Your Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Specific Tuning ↗档案研究说明
给已有的个性化图像模型接上运动模块。
ANTI-AI ARCHIVE · 修订 2026-10-02
研究方法与具体变化
AnimateDiff学习可转移的运动先验，使来自同一基础模型的个性化文生图模型能够生成动画，而不必为每个模型单独训练完整视频系统。论文还提出MotionLoRA以较少数据适配新的运动方式。运动模块与原有外观模型分别承担不同部分。
在艺术史中的位置
这种模块化把已有模型社区与动画制作连接起来。研究作品时需要同时记录基础权重、个性化调整和运动模块；只写一个产品名称会掩盖多个贡献者以及运动素材的来源。
正文引用资料
核读作者或会议页面的摘要与版本记录；未通读全部证明或复现实验。
本篇按引用范围扩写档案说明；研究解释不应被理解为原作者的自述或已证实的因果影响。 正文与译文使用 AI 辅助，尚未经独立人工审校；分节引文标明依据，不代表已独立验证全部史实。
带着问题继续阅读
比较本条与LoRA：低秩适配与扩散社区应用之间的制作方法、控制方式或展示语境。
比较本条与DreamBooth：面向特定主体的扩散模型微调之间的制作方法、控制方式或展示语境。
日期与版本记录
节点标注日期：2023 · 来源记录的历史日期：2023
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原始资料与进一步阅读
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AnimateDiff: Animate Your Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Specific Tuning
https://arxiv.org/abs/2307.04725
当前引用地址
出处、翻译与核验状态
主线节点 #176 · 历史节点
研究资料与补充出处 · 2
AI 艺术谱系研究母版 · p. 31 · 106
原记日期: 2023
AnimateDiff：为个性化图像模型增加运动 ↗
AnimateDiff: Animate Your Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Specific Tuning
生成式视觉发布编年研究母版 · p. 18 · R091
原记日期: 2023
AnimateDiff：为个性化图像模型增加运动 ↗
AnimateDiff
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引用本节点
ANTI-AI ARCHIVE. AnimateDiff：为个性化图像模型增加运动. 艺术史节点 #176. https://salondesrefuses.cn/zh/art-history/106
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