DreamActor-M1 From ByteDance

DreamActor-M1 From ByteDance

ByteDance · Vídeo

DreamActor-M1 es el modelo de animación humana con IA de ByteDance. Convierte una foto de referencia en un vídeo con movimiento al copiar la acción de un clip guía.

Vista previa de la interfaz de DreamActor-M1 From ByteDance

Acerca de DreamActor-M1 From ByteDance

About

Qué es DreamActor-M1

DreamActor-M1 es un modelo de animación de imágenes humanas de ByteDance Intelligent Creation, el grupo de investigación detrás del trabajo de medios generativos de la compañía. Toma una sola foto de referencia de una persona y un vídeo guía, y reconstruye a esa persona moviéndose igual que el vídeo. El resultado conserva la cara, el cuerpo y la identidad, y a la vez cambia la pose, la expresión y el ángulo de cámara.

El modelo ataca un hueco que las herramientas anteriores dejaban abierto. Casi todos los sistemas sirven para un primer plano o para un cuerpo entero, y se desajustan en cuanto una extremidad sale del encuadre o el clip se alarga. DreamActor-M1 promete cubrir todo el rango, desde un plano cerrado de cabeza y hombros hasta una vista de cuerpo completo, y mantener la coherencia en vídeos largos. Es un lanzamiento de investigación, publicado como artículo y página de proyecto, no como una app para el público.

Esa diferencia importa si estás buscando herramienta. No hay registro, ni página de precios, ni enlace de descarga, así que hoy no puedes ejecutar DreamActor-M1 por tu cuenta. Es una mirada hacia dónde va la animación humana de ByteDance, y un conjunto de resultados que puedes comparar con las funciones de animación dentro de productos como Dreamina y CapCut. Si vienes de la animación de retratos con IA, verás aquí varias ideas que ya apuntan a herramientas más cerradas.

Cómo empezar

  1. Abre la página oficial del proyecto y mira las demostraciones en paralelo, que muestran el clip guía junto al resultado generado
  2. Lee el artículo (arXiv:2504.01724) para conocer el método, las etapas de entrenamiento y las tablas comparativas frente a otros modelos
  3. Ten en cuenta que no hay demo alojada, API ni repositorio publicados, así que no existe una vía pública para subir tu propia imagen y tu clip
  4. Si necesitas animación humana hoy, mira herramientas ya lanzadas de ByteDance como Dreamina y CapCut, o modelos rivales con acceso público

Información del producto

Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de DreamActor-M1 From ByteDance.

Plan gratuitoNo
Planes de pagoN/A
PlataformaWeb (research project page and paper)
DesarrolladorByteDance
CategoríaVídeo
Fecha de lanzamientoApr 2025
Última actualizaciónApr 2025
Visitas al sitio web1K
Ranking global del sitio14.6M
Disponibilidad de la APINo

Ideal para

Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.

Usuarios

  • Investigadores y estudiantes de IA
  • Creadores de vídeo y animadores
  • Desarrolladores que evalúan pilas de animación
  • Equipos de producto en medios y comercio electrónico

Tareas

  • Convertir un retrato fijo en un clip que habla o se mueve
  • Transferencia de pose
  • Control parcial del movimiento
  • Animación facial por audio
  • Comparar calidad de animación

Casos de uso

  • Conseguir material para un corto o un anuncio
  • Revivir fotos de archivo
  • Prototipar un flujo de avatares
  • Dar clase sobre vídeo generativo
  • Evaluar a un proveedor

Funciones clave

Guía de movimiento híbrida

El sistema de control combina tres señales: representaciones faciales implícitas, esferas 3D de la cabeza y esqueletos corporales en 3D. Las esferas de cabeza siguen dónde está la cabeza y hacia dónde mira, los esqueletos gestionan el movimiento del cuerpo, y la codificación facial lleva la expresión. Según ByteDance, esta mezcla mueve cara y cuerpo a la vez en lugar de sacrificar uno por el otro, que es el punto débil habitual de la animación con solo esqueletos.

Adaptabilidad multiescala

DreamActor-M1 está pensado para funcionar con cualquier encuadre, desde un retrato cerrado hasta un plano de cuerpo entero, sin perder calidad cuando el sujeto se hace más pequeño en el cuadro. ByteDance lo entrenó en etapas progresivas con datos a distintas resoluciones y escalas. Esa es la parte que decide si un solo modelo cubre tanto un primer plano como un clip de baile, o si tienes que elegir uno.

Coherencia temporal a largo plazo

En clips largos, el modelo toma patrones de movimiento de fotogramas consecutivos y añade referencias visuales extra, que hacen casi todo el trabajo con las partes del cuerpo que la imagen de referencia nunca muestra. Las demostraciones del proyecto se apoyan en esto para que una mano o una espalda se vean estables mientras entran y salen del encuadre, el punto donde muchas herramientas de animación empiezan a parpadear o a deformarse.

Transferencia parcial de movimiento

Puedes mover solo una parte del movimiento. El proyecto muestra resultados donde solo se transfieren cara y cabeza mientras el cuerpo se queda en su pose original, y otros casos que ajustan la longitud de los huesos para que un sujeto más alto o más bajo se anime sin romper la forma. Viene bien cuando quieres un toque de expresividad y no una recreación de cuerpo entero.

Animación facial por audio

Más allá del movimiento guiado por vídeo, el modelo se extiende al habla. Genera sincronía labial a partir de audio en varios idiomas, lo que apunta a doblaje y a presentadores virtuales. La demostración muestra la boca siguiendo el audio mientras el resto de la actuación se mantiene coherente.

Base de transformer de difusión

El motor es un transformer de difusión (DiT), la misma clase de arquitectura que hay detrás de muchos modelos actuales de imagen y vídeo. Un VAE 3D codifica el clip, un codificador de pose gestiona los esqueletos y las esferas de cabeza, y un codificador de movimiento facial añade expresión mediante atención cruzada. La imagen de referencia pasa por los mismos pesos del transformer que el vídeo con ruido, y así se mantiene la identidad en el resultado.

Ventajas y desventajas

Ventajas

  • Cubre animación de retrato, medio cuerpo y cuerpo entero en un solo modelo, así no cambias de herramienta según el plano
  • Mantiene identidad y detalle en clips largos, incluidas partes que la imagen de referencia no muestra
  • Admite transferencia parcial, así puedes mover solo cara y cabeza cuando no quieres el cuerpo completo
  • Suma sincronía labial por audio en varios idiomas, lo que lo lleva más allá del vídeo a vídeo
  • Respaldado por un artículo publicado con detalles del método y comparativas, así las afirmaciones se pueden verificar

Desventajas

  • Sin demo público, API ni código, así que hoy no puedes ejecutarlo con tu propia imagen y tu clip
  • Sin precios, registro ni documentación para el usuario final, lo que lo descarta como herramienta de compra inmediata
  • Juzgar la calidad obliga a fiarse de las demostraciones y tablas del propio proyecto en vez de tus pruebas
  • Un resultado de investigación así puede quedarse parado antes de llegar a producto, así que no hay plazos sobre los que planificar

Preguntas frecuentes

DreamActor-M1 es un modelo de animación de imágenes humanas de ByteDance. Con una foto de referencia y un vídeo guía, genera un vídeo de esa persona moviéndose como el vídeo, con la cara y la identidad intactas. Lo presentó el equipo ByteDance Intelligent Creation en ICCV 2025.