論文の概要: DyNCA: Real-time Dynamic Texture Synthesis Using Neural Cellular Automata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11417v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 13:01:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 19:20:36.875403
• Title: DyNCA: Real-time Dynamic Texture Synthesis Using Neural Cellular Automata
• Title（参考訳）: DyNCA:ニューラルセルオートマタを用いたリアルタイム動的テクスチャ合成
• Authors: Ehsan Pajouheshgar, Yitao Xu, Tong Zhang, Sabine S\"usstrunk
• Abstract要約: リアルタイムかつ制御可能な動的テクスチャ合成のためのフレームワークである動的ニューラルセルオートマタ(DyNCA)を提案する。 提案手法は,最近導入されたNAAモデルに基づいて,無限長で任意の大きさのテクスチャ映像をリアルタイムに合成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.05119084381406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Current Dynamic Texture Synthesis (DyTS) models in the literature can synthesize realistic videos. However, these methods require a slow iterative optimization process to synthesize a single fixed-size short video, and they do not offer any post-training control over the synthesis process. We propose Dynamic Neural Cellular Automata (DyNCA), a framework for real-time and controllable dynamic texture synthesis. Our method is built upon the recently introduced NCA models, and can synthesize infinitely-long and arbitrary-size realistic texture videos in real-time. We quantitatively and qualitatively evaluate our model and show that our synthesized videos appear more realistic than the existing results. We improve the SOTA DyTS performance by $2\sim 4$ orders of magnitude. Moreover, our model offers several real-time and interactive video controls including motion speed, motion direction, and an editing brush tool.
• Abstract（参考訳）: 現在の動的テクスチャ合成(dyts)モデルは、リアルなビデオを合成することができる。 しかし、これらの手法では、単一の固定サイズショートビデオの合成に遅い反復的最適化プロセスが必要であり、合成プロセスに対する後処理制御は提供されない。 リアルタイムかつ制御可能な動的テクスチャ合成のためのフレームワークである動的ニューラルネットワークセルオートマタ(DyNCA)を提案する。 提案手法は,最近導入されたncaモデルに基づいて構築され,無限長かつ任意の大きさのテクスチャ映像をリアルタイムに合成する。 我々は,我々のモデルを定量的に質的に評価し,既存の結果よりもリアルに見えることを示す。 我々はSOTA DyTSの性能を$2\sim 4$で改善する。 さらに,動作速度,動作方向,編集用ブラシツールなど,リアルタイムかつインタラクティブな映像制御もいくつか提供している。

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