让图动起来的技术通常被称为“图像动画化”或“动态图像生成”，这类技术近年来随着人工智能（尤其是深度学习）的发展而变得越来越成熟。根据不同的应用场景和技术手段，可以大致分为几类：

1、视频预测：基于给定的一系列静态图片或者视频帧，通过AI模型预测接下来的画面内容，从而实现连续的动画效果。这种方法适用于从现有图像序列中生成流畅过渡的场景。

2、风格迁移与动画合成：利用神经网络将特定的艺术风格应用到普通照片上，并结合运动估计等技术为这些艺术化的图片添加动作。比如，可以把一张风景照变成梵高《星夜》风格的短片。

3、面部重演(Face Reenactment): 通过对目标人脸进行建模，然后使用源视频中的表情、口型变化来驱动该人脸模型做出相应动作。这种技术广泛应用于虚拟主播、影视后期制作等领域。

4、人体姿态估计与重建：首先识别出图像中人物的身体关键点位置，接着基于这些信息构建三维人体模型，并赋予其自然的动作。这可用于创建数字人角色或者增强现实(AR)体验。

5、文本到图像再到视频：最新的研究方向之一是直接从描述性的文本生成相应的动画片段。这类方法结合了自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)，能够根据用户提供的故事脚本自动生成包含复杂情节发展的短视频。

要实现上述任何一种类型的动画化过程，都需要借助强大的计算资源以及训练有素的深度学习模型。目前市面上已有不少开源项目和商业服务提供了相关功能的支持，如DeepArt、DID等平台就允许用户上传自己的照片并选择想要转换成哪种形式的动画；而对于更专业的应用场景，则可能需要开发者自行开发定制化的解决方案。