論文の概要: Generating Long Videos of Dynamic Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03429v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 16:29:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 14:18:19.460997
• Title: Generating Long Videos of Dynamic Scenes
• Title（参考訳）: ダイナミックシーンのロングビデオの生成
• Authors: Tim Brooks, Janne Hellsten, Miika Aittala, Ting-Chun Wang, Timo Aila, Jaakko Lehtinen, Ming-Yu Liu, Alexei A. Efros, Tero Karras
• Abstract要約: 本稿では、物体の動きを再現する映像生成モデル、カメラ視点の変化、時間とともに現れる新しいコンテンツについて述べる。 よくある障害ケースは、コンテンツが時間的一貫性を提供する誘導バイアスに過度に依存するため、決して変化しないことです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.56925105992472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a video generation model that accurately reproduces object motion, changes in camera viewpoint, and new content that arises over time. Existing video generation methods often fail to produce new content as a function of time while maintaining consistencies expected in real environments, such as plausible dynamics and object persistence. A common failure case is for content to never change due to over-reliance on inductive biases to provide temporal consistency, such as a single latent code that dictates content for the entire video. On the other extreme, without long-term consistency, generated videos may morph unrealistically between different scenes. To address these limitations, we prioritize the time axis by redesigning the temporal latent representation and learning long-term consistency from data by training on longer videos. To this end, we leverage a two-phase training strategy, where we separately train using longer videos at a low resolution and shorter videos at a high resolution. To evaluate the capabilities of our model, we introduce two new benchmark datasets with explicit focus on long-term temporal dynamics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,物体の動きを正確に再現する映像生成モデル,カメラ視点の変化,時間とともに発生する新たなコンテンツについて述べる。 既存のビデオ生成手法は、しばしば時間の関数として新しいコンテンツを生成するのに失敗するが、現実の環境(例えば、可算なダイナミクスやオブジェクトの永続化など)で期待されているコンピテンシーを維持している。 一般的な障害ケースは、ビデオ全体のコンテンツを決定する単一の潜在コードなど、インダクティブバイアスの過度な依存によって、コンテンツが決して変わることはない、というものです。 一方、長期的な一貫性がなければ、生成されたビデオは異なるシーン間で非現実的に変化する可能性がある。 これらの制限に対処するために,時間的潜在表現を再設計し,長いビデオのトレーニングによってデータから長期的な一貫性を学ぶことにより,時間軸を優先する。 この目的のために,我々は2段階のトレーニング戦略を活用し,より長い動画を低解像度で,より短い動画を高解像度で個別にトレーニングする。 本モデルの有効性を評価するため,長期時間変動に着目したベンチマークデータセットを2つ導入した。

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