論文の概要: Transcript to Video: Efficient Clip Sequencing from Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11851v2
• Date: Mon, 20 Nov 2023 02:14:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 21:25:29.438658
• Title: Transcript to Video: Efficient Clip Sequencing from Texts
• Title（参考訳）: Transcript to Video: テキストからの効率的なクリップシークエンシング
• Authors: Yu Xiong, Fabian Caba Heilbron, Dahua Lin
• Abstract要約: Transcript-to-Video - テキストを入力として使用する弱教師付きフレームワークで、広範なショットコレクションからビデオシーケンスを自動的に生成する。 具体的には、視覚言語表現とモデルショットシークエンシングスタイルを学習するためのコンテンツ検索モジュールとテンポラルコヒーレントモジュールを提案する。 高速な推論のために,リアルタイムビデオクリップシークエンシングのための効率的な検索手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.87890762420922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Among numerous videos shared on the web, well-edited ones always attract more attention. However, it is difficult for inexperienced users to make well-edited videos because it requires professional expertise and immense manual labor. To meet the demands for non-experts, we present Transcript-to-Video -- a weakly-supervised framework that uses texts as input to automatically create video sequences from an extensive collection of shots. Specifically, we propose a Content Retrieval Module and a Temporal Coherent Module to learn visual-language representations and model shot sequencing styles, respectively. For fast inference, we introduce an efficient search strategy for real-time video clip sequencing. Quantitative results and user studies demonstrate empirically that the proposed learning framework can retrieve content-relevant shots while creating plausible video sequences in terms of style. Besides, the run-time performance analysis shows that our framework can support real-world applications.
• Abstract（参考訳）: Web上で共有される多くのビデオの中で、よく編集されたビデオが常に注目を集めている。 しかし、専門知識と膨大な手作業を必要とするため、未熟な利用者がうまく編集された動画を作成することは困難である。 非専門家の要求を満たすために、私たちはTranscript-to-Videoという、テキストを入力として使用する弱い教師付きフレームワークを紹介します。 具体的には、視覚言語表現とモデルショットシークエンシングスタイルを学習するコンテンツ検索モジュールとテンポラルコヒーレントモジュールを提案する。 高速推定のために,リアルタイムビデオクリップシーケンシングのための効率的な検索戦略を提案する。 定量的な結果とユーザスタディにより,提案する学習フレームワークが,スタイルの観点でもっともらしい映像シーケンスを作成しながら,コンテンツ関連ショットを検索できることが実証された。 さらに、ランタイムパフォーマンス分析によって、フレームワークが現実世界のアプリケーションをサポートできることが分かりました。

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