[논문리뷰] Kling-Avatar: Grounding Multimodal Instructions for Cascaded Long-Duration Avatar Animation Synthesis

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저자: Yikang Ding, Jiwen Liu, Wenyuan Zhang, Zekun Wang, Wentao Hu

핵심 연구 목표

기존 아바타 애니메이션 방법론의 지시 불이행 및 장기적 일관성 부족 문제를 해결하고, 오디오, 이미지, 텍스트 등 다중 모드 지시를 심층적으로 이해하여 표정, 동작, 립싱크가 정교하고 사실적인 고품질 장기 아바타 애니메이션을 생성하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

본 논문은 두 단계의 캐스케이드 프레임워크인 Kling-Avatar를 제안합니다. 첫 번째 단계에서는 MLLM Director (예: Qwen2.5-Omni, Qwen2.5-VL)가 다중 모드 지시를 의미론적 스토리라인으로 변환하여 청사진 비디오(blueprint video)를 생성합니다. 두 번째 단계에서는 청사진 비디오에서 추출된 키프레임을 first-last frame 조건으로 사용하여 여러 서브 클립을 병렬적으로 생성하며, 이 과정에서 MLLM Director의 지역화된 의미론적 계획과 시간 정렬된 오디오 조건이 세부적인 동역학을 제어합니다. DWPose를 활용한 입술 영역 가중치 부여 및 negative frame CFG 등의 학습/추론 전략도 사용됩니다.

주요 결과

Kling-Avatar는 자체 구축한 벤치마크에서 OmniHuman-1 및 HeyGen 대비 GSB(Good/Same/Bad) 평가지표에서 전반적으로 우수한 성능을 달성했습니다. 특히, Overall GSB 스코어에서 OmniHuman-1보다 2.39, HeyGen보다 1.37 높은 선호도를 보였습니다. 최대 1080p 해상도 및 48fps로 생생하고 유창한 장기 비디오를 생성하며, 정확한 립싱크, 풍부한 감정 표현, 지시 제어 가능성, 신원 일관성, 교차 도메인 일반화 측면에서 뛰어난 성능을 입증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

다중 모드 대규모 언어 모델(MLLM)을 활용하여 고수준의 의미론적 계획을 생성 과정에 통합하는 방식은 기존 저수준 신호 추적의 한계를 극복하는 혁신적인 접근법입니다. 캐스케이드 및 병렬 생성 프레임워크는 장기 비디오 생성의 일관성과 안정성을 확보하는 데 효과적이며, 디지털 휴먼 라이브스트리밍, 브이로그 등 실제 응용 분야에 직접적으로 활용될 수 있습니다. 데이터 품질 관리 및 견고한 학습/추론 전략의 중요성을 강조하여 고품질 결과물을 위한 실용적인 가이드라인을 제공합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.