論文の概要: Video Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03458v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 14:08:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-08 13:04:09.384973
• Title: Video Diffusion Models
• Title（参考訳）: ビデオ拡散モデル
• Authors: Jonathan Ho, Tim Salimans, Alexey Gritsenko, William Chan, Mohammad Norouzi, David J. Fleet
• Abstract要約: 時間的コヒーレントな高忠実度ビデオの生成は、生成モデリング研究において重要なマイルストーンである。 本稿では,ビデオ生成のための拡散モデルを提案する。 そこで本研究では,テキスト条件付きビデオ生成タスクにおける最初の結果と,未条件のビデオ生成ベンチマークにおける最新結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.99413440461512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating temporally coherent high fidelity video is an important milestone in generative modeling research. We make progress towards this milestone by proposing a diffusion model for video generation that shows very promising initial results. Our model is a natural extension of the standard image diffusion architecture, and it enables jointly training from image and video data, which we find to reduce the variance of minibatch gradients and speed up optimization. To generate long and higher resolution videos we introduce a new conditional sampling technique for spatial and temporal video extension that performs better than previously proposed methods. We present the first results on a large text-conditioned video generation task, as well as state-of-the-art results on an established unconditional video generation benchmark. Supplementary material is available at https://video-diffusion.github.io/
• Abstract（参考訳）: 時間的コヒーレントな高忠実度ビデオの生成は、生成モデリング研究において重要なマイルストーンである。 このマイルストーンに向けて,ビデオ生成のための拡散モデルを提案し,非常に有望な初期結果を示す。 我々のモデルは,標準画像拡散アーキテクチャの自然な拡張であり,画像データと映像データとの連立学習を可能にし,ミニバッチ勾配のばらつきを低減し,最適化を高速化する。 長時間高解像度ビデオを生成するために,提案手法よりも優れた空間的・時間的ビデオ拡張のための条件付きサンプリング手法を提案する。 本稿では,テキスト条件付きビデオ生成タスクにおける最初の結果と,未条件のビデオ生成ベンチマークにおける最先端の成果を示す。 補足資料はhttps://video-diffusion.github.io/で入手できる。

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