Motion Control 是一种 AI 视频工作流，可以把参考视频中的动作迁移到角色、主体或图片上。它适合用于动作引导生成、姿态迁移以及基于视频参考的角色动画。
动作控制
基于 AI 动作迁移技术，将参考视频中的人物动作迁移到参考图片角色上
示例图片1 / 2
适合可控视频生成的 Motion Control AI
VidGen 将 Motion Control 整合到一个 AI 视频工作区中，你可以把参考视频里的动作迁移到角色或主体图片上。它既适合做角色动画，也适合做 motion control AI、motion transfer AI 和基于参考动作的视频生成。新用户可先用免费积分体验，生成结果支持无水印下载，后续也会逐步扩展更多 Motion Control 模型。
Kling 3.0
Kling 2.6
看看 Motion Control 能生成什么
这个 Motion Control 示例以角色图片和动作参考视频为输入，最终生成一个新的动画片段。它可以帮助用户理解 motion transfer AI 如何在跟随身体动作、姿态变化、节奏和动势的同时，尽量保留主体的视觉一致性。
创作输入
生成结果
如何使用 Motion Control
只需三个简单步骤，就能把参考动作转换成生成视频；如果有教程视频，也可以直接观看。
第 1 步：上传角色或主体图片
上传你想驱动的角色、人物或主体图片。清晰、结构明确的输入图通常能让 Motion Control 生成更稳定的人体结构、更一致的外观和更干净的细节。
第 2 步：上传动作参考视频
上传包含目标动作的参考视频。对于走路、转身、跳舞、摆姿势、上半身手势这类动作清晰、容易识别的片段，Motion Control 往往表现更好。
第 3 步：生成并下载
提交生成后等待处理完成。你可以预览结果、对比不同版本，并在完成后下载无水印视频。
常见问题
motion control AI 会用参考视频来指导新生成结果中的动作。相比只用文字描述动作，你可以直接提供真实可见的动作输入，让模型更准确地跟随节奏、姿态和身体动态。
motion transfer AI 与 motion control AI 的概念非常接近，通常指把一个来源中的动作，例如视频里的人体动作，应用到另一个目标上，例如角色图片或风格化主体。
可以。如果你想让一张静态角色图跟随参考视频里的动作，Motion Control 就可以作为 character animation AI 工作流来使用。它尤其适合舞蹈、手势、摆拍、走路和简单表演类动作。
支持。VidGen 当前已经支持基于 Kling 的 motion control 工作流，后续也可能继续扩展更多模型支持。
VidGen 的 Motion Control 页面定位是更通用的 motion control 入口，而不是单一模型页，因此在后续条件成熟时可以承载更多 Motion Control 模型。
主体动作清晰、四肢可见、镜头稳定、节奏容易识别的参考视频通常效果更好。相比杂乱或拥挤的场景，简单、光线充足的视频往往更容易被 Motion Control 正确跟随。
不需要。很多 motion transfer AI 的使用场景只需要普通参考视频，不需要额外的 mocap 硬件。
没有。生成视频支持无水印下载。
