Phantom是字节跳动智能创作团队推出的用在主体一致视频生成(Subject-to-Video,s2V)的框架。基于跨模态对齐技术，结合文本和图像提示，从参考图像中提取主体元素并生成与文本描述一致的视频内容。
Phantom基于现有的文本到视频(T2V)和图像到视频(I2V)架构，重新设计了联合文本-图像注入模型基于文本-图像-视频三元组数据学习跨模态对齐。Phantom框架支持单主体和多主体参考，特别在人类生成任务中强调主体一致性，覆盖现有的身份保留视频生成任务，提供增强优势。
主要任务：
从参考图像中提取主体元素:识别并提取图像中的主体(如人物、动物、物体等)，作为生成视频的核心内容。
根据文本提示生成视频:用户基于文本指令控制视频的内容和风格，实现高度定制化的视频生成。
多主体视频生成:支持同时处理多个主体,生成复杂的交互场景,如多人互动、人与宠物互动等。
6686体育身份保留(ID.Preserving):在生成视频时，保留主体的身份特征(如人脸、服装等)，特别适用于虚拟试穿数字人生成等场景。
高质量视频输出:生成的视频在视觉效果、主体一致性和文本响应性方面表现出色,与现有的商业解决方案相当。
GitHub地址：
https://github.com/Phantom-video/Phantom
技术论文：
https://arxiv.org/pdf/2502.11079
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