Boximator

Boximator 是由字节跳动研究团队开发的视频生成工具，通过深度学习技术实现对视频中对象动作的精细控制。该工具融合“Box”（框）与“Animator”（动画师）的核心理念，使用户能够以直观方式设定对象的运动轨迹与行为范围。

Boximator官网入口网址：https://boximator.github.io

其关键技术在于双重约束框机制：硬框用于精确限定对象在关键帧中的位置、形态或路径，软框则划定一个允许对象自然移动的柔性区域。这一设计在保证动作准确性的同时，提升了生成视频的流畅性与真实感。

Boximator 基于现有视频扩散模型进行插件式扩展，在不修改基础模型权重的前提下，仅训练独立的控制模块，有效保留原始模型的生成能力。系统还引入自跟踪机制，通过学习边界框与目标对象之间的动态关联，支持多阶段训练，逐步优化运动控制效果。

该工具适用于多种创作场景，包括教育演示视频制作、广告内容生成、影视特效预演及互动媒体设计等。创作者可为单个或多个主体分别设定运动路径，实现复杂的多对象协同动画。目前，用户可通过提交图像与文本提示的方式体验其核心功能。

作为一款强调可控性与易用性的视频生成系统，Boximator 为设计师、教育工作者及内容创作者提供了高效且灵活的视觉表达手段，在千流导航上可进一步了解其功能特性与应用示例。