深夜的动画工作室里，数位画师仍在为一帧角色表情的色彩渐变反复调整，隔壁的动画师则对着时间轴上的补间帧眉头紧锁 —— 这曾是动漫制作行业的日常。传统流程中，从关键帧绘制到逐帧上色，再到流畅补间的完成，每一步都依赖艺术家的手工操作，耗时且对专业度要求极高。而如今，一项来自中国香港中文大学与腾讯 PCG 研究团队的技术突破，正悄然改写这一现状。
名为 ToonComposer 的生成式 AI 工具，正以 "化繁为简" 的思路重塑动画制作逻辑。其核心的 "生成后补间" 技术，像给动画创作装上了 "加速器"：创作者只需提供一张勾勒角色动作的草图，再配上一帧确定风格的彩色图像，系统就能自动生成一段完整的卡通视频。这种 "少输入、多输出" 的模式，经测试可直接节省 70% 的人工时间，让画师们从机械的重复劳动中解放出来，专注于故事构思与角色塑造。
精准控制是 ToonComposer 的另一大亮点。在时间轴上，艺术家无需绘制密集的关键帧，仅用稀疏的几笔草图标记关键动作节点，系统就能理解运动轨迹，哪怕是角色转身、衣物飘动这类复杂动态，也能生成与手工制作质量相当的补间效果。更贴心的是区域控制功能：若想保留部分区域的创作自主权，用户可用画笔工具标记留白，系统会根据上下文智能填充，既尊重创作者的创意主导，又避免了无意义的重复绘制。
值得注意的是，这项技术目前仍聚焦于学术探索。研究团队特别感谢了 B&T Studio 与古洞动画工作室的支持，使得《大鱼海棠》《喵先生》等经典作品的片段能用于技术验证；同时，视频基础模型 Wan 及开源工具的助力，也让 ToonComposer 的技术框架更趋完善。作为研究项目，其所有展示内容均服务于学术目的，暂不涉及商业应用。
从手绘逐帧到 AI 辅助生成，ToonComposer 的出现并非替代艺术家，而是用技术为创意 "减负"。当动画制作的时间成本大幅降低，或许未来，更多天马行空的故事能更快从纸面跃入屏幕，让动漫创作回归最本真的灵感与想象。
项目:https://lg-li.github.io/project/tooncomposer/
