历史背景与研究说明
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。
日期与版本记录
节点标注日期：2023 · 研究母版原记日期：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
档案节点 #106 · 历史节点
研究母版与补充出处 · 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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母版研究论述与日期尚待独立核验。
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 #106. https://salondesrefuses.cn/zh/art-history/106
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