轨迹控制！字节继续搞活！字节ATI项目：任意轨迹指令驱动的可控视频生成技术​,绘制运动轨迹，万物即可控制！效果不错，推荐

更多AI前沿科技资讯，请关注我们：

closerAI-一个深入探索前沿人工智能与AIGC领域的资讯平台

轨迹控制！字节继续搞活！字节ATI项目：任意轨迹指令驱动的可控视频生成技术,绘制运动轨迹，万物即可控制！效果不错，推荐！

大家好，我是Jimmy。最近字节跳动又搞活，推出一个可以控制主体轨迹的视频生成框架。效果不错。一起来看看。

ATI：任意轨迹指令驱动的可控视频生成技术

—— 统一物体、局部与相机运动的下一代视频生成框架

ATI（Any Trajectory Instruction） 是由字节跳动智能创作团队研发的轨迹控制视频生成框架。它通过用户绘制的轨迹指令，精准控制视频中物体运动、局部形变和相机运镜，将三者统一于同一生成流程，显著提升视频生成的动态可控性与视觉质量。

核心创新

1.统一运动控制：

• 物体运动（如飞鸟轨迹）、局部形变（如布料飘动）、相机运动（推拉/平移）均可通过轨迹指令控制。
• 支持自由绘制轨迹、静态锚点、环形缩放轨迹（模拟变焦）等多种指令模式。

2.轻量级运动注入器

• 基于高斯分布的运动注入模块，将轨迹编码为潜空间特征，无缝嵌入预训练视频扩散模型（如Wan2.1）。
• 无需重新训练整个模型，兼容主流图像到视频（I2V）框架。

3.高保真生成效果

• 轨迹指令与生成内容语义对齐，运动连贯自然，优于现有开源方案及商业工具（如Pika、Runway）。

技术原理

1.输入：静态图像 + 用户绘制的轨迹（定义关键点路径）。

2.轨迹编码：轨迹指令模块将路径转化为时空高斯特征图，通过双线性插值注入扩散模型潜空间。

3.可控生成：扩散模型（DiT）根据轨迹特征生成动态潜变量，解码为符合指令的视频帧序列。

AIT 在comfyUI中的实现与体验

目前，KJ大佬已量化了该项目的模型，并在近两天发布出来了。大家可以在他的抱脸仓库上下载对应模型，如下图示：

https://hf-mirror.com/Kijai/WanVideo_comfy/blob/main/Wan2_1-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors

我们下载：Wan2_1-Wan-I2V-ATI-14B_fp8_e4m3fn.safetensors

下载后放置在以下路径中：comfyUI\models\diffusion_models

然后，更新KJ的wanVideo节点：https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper 下载后覆盖原来的节点即可。重启comfyUI。

加载工作流：

工作流中，主要的新增节点是，曲线编辑器

添加曲线，移动即可。

以及ATI Tracks节点

接法如下：

本地算力不够怎么办？

如果本地设备算力不好的小伙伴，推荐使用线上comfyUI来运行体验：runninghub.cn

runninghub.cn 动嘴P图Flux Kontext地表最强体验地址：

https://www.runninghub.cn/ai-detail/1928637666924072961

注册地址：https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH151

通过这个链接第一次注册送1000点，每日登录送100点

最后几句：

用户手绘任意轨迹，AI即可精准驱动物体运动、局部形变与镜头运镜（推拉/平移），三大控制统一实现；无需专业门槛，可将静态图转为电影级动态视频，开源突破商业垄断，让视频生成从“语言描述”时代迈入“轨迹编程”时代！

以上是字节ATI项目介绍、安装与体验。以及closerAI团队制作的stable diffusion comfyUI closerAI wan2.1 AIT轨迹控制视频生成工作流介绍，大家可以根据工作流思路进行尝试搭建。

当然，也可以在我们closerAI会员站上获取对应的工作流(查看原文)。

以上，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐～谢谢你看我的文章，我们，下次再见。

>/ 作者：JimmyMo

更多AI前沿科技资讯，请关注我们：

closerAI-一个深入探索前沿人工智能与AIGC领域的资讯平台

主题授权提示：请在后台主题设置-主题授权-激活主题的正版授权，授权购买：RiTheme官网