論文の概要: Motion Transformer for Unsupervised Image Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14024v1
• Date: Wed, 28 Sep 2022 12:04:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 17:23:36.409375
• Title: Motion Transformer for Unsupervised Image Animation
• Title（参考訳）: 無教師画像アニメーション用モーショントランスフォーマ
• Authors: Jiale Tao, Biao Wang, Tiezheng Ge, Yuning Jiang, Wen Li, and Lixin Duan
• Abstract要約: 画像アニメーションは、駆動ビデオから学んだ動きを用いて、ソースイメージをアニメーションすることを目的としている。 現在の最先端の手法は、通常、運動情報を予測するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用する。 本稿では,視覚変換器をベースとした動き推定器構築の試みである動き変換器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.35527776043379
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image animation aims to animate a source image by using motion learned from a driving video. Current state-of-the-art methods typically use convolutional neural networks (CNNs) to predict motion information, such as motion keypoints and corresponding local transformations. However, these CNN based methods do not explicitly model the interactions between motions; as a result, the important underlying motion relationship may be neglected, which can potentially lead to noticeable artifacts being produced in the generated animation video. To this end, we propose a new method, the motion transformer, which is the first attempt to build a motion estimator based on a vision transformer. More specifically, we introduce two types of tokens in our proposed method: i) image tokens formed from patch features and corresponding position encoding; and ii) motion tokens encoded with motion information. Both types of tokens are sent into vision transformers to promote underlying interactions between them through multi-head self attention blocks. By adopting this process, the motion information can be better learned to boost the model performance. The final embedded motion tokens are then used to predict the corresponding motion keypoints and local transformations. Extensive experiments on benchmark datasets show that our proposed method achieves promising results to the state-of-the-art baselines. Our source code will be public available.
• Abstract（参考訳）: 画像アニメーションは、駆動ビデオから学んだ動きを用いて、ソースイメージをアニメーションすることを目的としている。 現在の最先端の手法では、一般的に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、動きキーポイントや対応する局所変換などの動き情報を予測する。 しかし、これらのcnnベースの手法は、動き間の相互作用を明示的にモデル化していないため、重要な動き関係が無視される可能性があり、それによって生成されたアニメーションビデオで目に見えるアーティファクトが生成される可能性がある。 そこで本研究では,視覚変換器をベースとした動き推定器構築の試みである動き変換器を提案する。 具体的には,提案手法に2種類のトークンを導入する。 一 パッチの特徴及び対応する位置符号化から形成される画像トークン 二 動き情報をエンコードした動きトークン どちらの種類のトークンも視覚変換器に送られ、マルチヘッドのセルフアテンションブロックを通じてそれらの相互作用を促進する。 このプロセスを採用することで、モデルの性能を高めるために、モーション情報をよりよく学習することができる。 最終的な埋め込みモーショントークンは、対応する動きキーポイントと局所変換を予測するために使用される。 ベンチマークデータセットの広範な実験により,提案手法が最先端のベースラインに有望な結果をもたらすことが示された。 ソースコードは公開される予定だ。

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