Angtian Wang 是字節(jié)跳動的研究員，研究方向包括視頻生成、3D 視覺、differentiable rendering。博士畢業(yè)于約翰霍普金斯（Johns Hopkins University）大學。師從 Dr. Alan Yuille。

近年來，隨著擴散模型（Diffusion Models）、Transformer 架構與高性能視覺理解模型的蓬勃發(fā)展，視頻生成任務取得了令人矚目的進展。從靜態(tài)圖像生成視頻的任務（Image-to-Video generation）尤其受到關注，其關鍵優(yōu)勢在于：能夠以最小的信息輸入生成具有豐富時間連續(xù)性與空間一致性的動態(tài)內容。

然而，盡管生成質量不斷提升，當前主流方法普遍面臨一個關鍵瓶頸：缺乏有效、直觀、用戶友好的運動控制方式。

用戶在創(chuàng)作動態(tài)視頻時，往往具有明確的運動意圖，例如人物要往哪個方向奔跑、鏡頭如何推進拉遠、動物的跳躍軌跡等。但現(xiàn)有方法普遍依賴于預設模板、動作標簽或風格提示，缺少一種既自由又精準的方式來指定對象與攝像機的運動路徑。尤其是在存在多個主體或復雜場景交互的情況下，這種控制能力的缺失，極大限制了生成系統(tǒng)的創(chuàng)意表達能力與實際應用價值。

為了解決這一問題，字節(jié)跳動提出了ATI——一種全新的、以「軌跡為指令」的可控視頻生成框架。ATI 的核心理念是：將用戶在輸入圖像上手繪的任意軌跡，轉化為驅動物體與攝像機運動的顯式控制信號，并以統(tǒng)一的潛在空間建模方式注入視頻生成過程。這使得視頻創(chuàng)作從「參數(shù)調控」轉變?yōu)椤缚梢暬瘎?chuàng)意」，讓用戶「畫到哪，動到哪」，以直觀方式實現(xiàn)幀級精準控制。

• Title：ATI: Any Trajectory Instruction for Controllable Video Generation
• Paper：https://arxiv.org/pdf/2505.22944
• Project page：https://anytraj.github.io/
• Github：https://github.com/bytedance/ATI
• Hugging Face：https://huggingface.co/bytedance-research/ATI
• ComfyUI：https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper

方法

ATI 接受兩個基本輸入：一張靜態(tài)圖像和一組用戶手繪軌跡。這些軌跡可以在圖像上自由繪制，支持任意形狀，包括直線、曲線、折線、回環(huán)乃至抽象形狀。ATI 通過高斯運動注入器（Gaussian Motion Injector）將這些軌跡編碼為潛在空間中的運動向量，再注入至擴散生成流程中，進而引導生成過程逐幀呈現(xiàn)對應的物體運動與視角變換。

如上圖所示，我們希望讓視頻生成模型「理解」用戶畫出的運動軌跡，并在后續(xù)幀里按照這條軌跡產(chǎn)生動作。為此，我們在模型的輸入特征空間上，對每一個軌跡點都注入一個「高斯權重」。使得模型就能在特征圖上「看到」一顆顆從時刻 0 到 t 按軌跡移動的小「亮點」，并在訓練中逐步理解輸入軌跡在輸入特征上和 denoise 生成視頻的關聯(lián)。

編碼圖像：先用一個「編碼器」把原始圖片轉換成一張低分辨率的特征圖。

采樣特征：對于軌跡的起始點，從特征圖上精確地（通過雙線性差值，保持小數(shù)位置精度）取出一個特征向量。

生成高斯權重：在每一幀，對應軌跡點的位置，都用一個小圓形「高斯」亮點去覆蓋周圍的像素，越靠近圓心的像素，權重越高。

注入特征：把起始點的特征向量，按照這些高斯權重「軟」地分配到特征圖上的鄰近區(qū)域，并在模型在生成視頻時輸入給模型。

這樣一來，當我們給生成器喂入圖像和這組「高斯掩碼+特征」，模型就能直觀地「看懂」在每一幀里，哪兒應該動、怎樣動，從而生成符合用戶手繪軌跡的連貫動畫效果。借助高斯運動注入器（Gaussian Motion Injector）與像素級通道拼接策略（Pixel-wise Channel Fusion），ATI 能夠統(tǒng)一控制對象級動作、局部身體部位運動與攝像機視角變化，無需切換模型或模塊結構，即可高效支持多目標、多風格、多任務的視頻生成需求。同時 ATI 支持多個視頻生成模型，可以在 Seaweed-7B 以及 Wan2.1-I2V-14B 等不同結構以及大小的模型上均有穩(wěn)定的表現(xiàn)。

結果展示

用戶僅需在原圖上以手指或鼠標拖拽繪制任意軌跡，ATI 即可實時捕捉該軌跡路徑并將其注入擴散模型。借助高斯運動注入器，無論直線、曲線還是復雜回環(huán)，均能被轉化為連貫自然的動態(tài)視頻——畫到哪兒，動到哪兒。

在人物或動物肖像場景中，用戶可以指定奔跑、跳躍、揮臂等關鍵動作的軌跡。ATI 對每一幀中的關鍵點進行細粒度采樣與編碼，準確還原關節(jié)弧度與質心移動，生成符合生物力學規(guī)律的自然運動序列。

當場景包含多個目標時，ATI 最多可并行處理 8 條獨立軌跡。系統(tǒng)通過空間掩碼和通道分離策略，保證各對象身份信息互不干擾，從而呈現(xiàn)復雜群體互動時的連貫動態(tài)。

ATI 不僅支持對象級運動控制，還能同步驅動攝像機視角。用戶可在原圖上繪制推拉、平移、旋轉等鏡頭軌跡，將其與對象軌跡共同注入潛在空間，生成包含搖鏡、跟隨和俯仰等電影級鏡頭語言的視頻。

在同一推理過程中，物體與攝像機軌跡可同時注入，借助像素級通道拼接策略實現(xiàn)多條運動指令的無縫融合。系統(tǒng)無需模塊化切換，即可在潛在特征中并行呈現(xiàn)角色動作、群體互動與鏡頭切換，輸出豐富而連貫的動態(tài)敘事。

ATI 展示出良好的跨領域泛化能力，覆蓋寫實電影、卡通插畫、油畫質感、水彩渲染、游戲美術等多種藝術風格。通過更換參考圖與輸入軌跡，系統(tǒng)能夠在保留原始風格特征的基礎上生成對應的運動視頻，滿足多元化的應用需求。

用戶可在潛在空間中繪制超越物理邊界的軌跡，以生成飛天、伸縮、扭曲等非現(xiàn)實動作效果，為科幻或魔幻場景提供無限創(chuàng)意空間。

基于 Wan2.1-I2V-14B 的高精度模型，ATI 可生成與實拍媲美的視頻短片，精準還原面部表情、服飾材質與光影細節(jié)；同時提供輕量級 Seaweed-7B 版本，以滿足資源受限環(huán)境中的實時交互需求。

模型開源

目前，ATI 的 Wan2.1-I2V-14B 模型版本已在 Hugging Face 社區(qū)正式開源，為研究人員與開發(fā)者提供了高質量、可控的視頻生成能力。圍繞該模型的社區(qū)生態(tài)也在快速完善：Kijai開發(fā)的 ComfyUI-WanVideoWrapper 插件支持 FP8 量化模型（如 Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors），顯著降低顯存需求，方便在消費級 GPU 上進行推理部署。同時，Benji在 YouTube 發(fā)布的教學視頻《ComfyUI Wan 2.1 任意軌跡指令運動控制教程》為創(chuàng)作者提供了詳盡的實操指南。完整代碼與模型請參閱 GitHub（bytedance/ATI）及 Hugging Face 模型庫。