論文の概要: VIDM: Video Implicit Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00235v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 02:58:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 16:03:14.929087
• Title: VIDM: Video Implicit Diffusion Models
• Title（参考訳）: VIDM:ビデオインシシデント拡散モデル
• Authors: Kangfu Mei and Vishal M. Patel
• Abstract要約: 拡散モデルは、高品質で多様な画像の集合を合成するための強力な生成方法として登場した。 本研究では,移動の効果を暗黙の条件でモデル化する拡散モデルに基づく映像生成手法を提案する。 我々は,空間トランケーションのサンプリング,ロバストネスペナルティ,位置群正規化などの複数の戦略を提案することにより,生成されたビデオの品質を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.90225524502759
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have emerged as a powerful generative method for synthesizing high-quality and diverse set of images. In this paper, we propose a video generation method based on diffusion models, where the effects of motion are modeled in an implicit condition manner, i.e. one can sample plausible video motions according to the latent feature of frames. We improve the quality of the generated videos by proposing multiple strategies such as sampling space truncation, robustness penalty, and positional group normalization. Various experiments are conducted on datasets consisting of videos with different resolutions and different number of frames. Results show that the proposed method outperforms the state-of-the-art generative adversarial network-based methods by a significant margin in terms of FVD scores as well as perceptible visual quality.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、高品質で多様な画像の集合を合成するための強力な生成方法として登場した。 本稿では,拡散モデルに基づく映像生成手法を提案する。動きの影響を暗黙の条件でモデル化する。 我々は,空間トランケーションのサンプリング,ロバストネスペナルティ,位置群正規化などの複数の戦略を提案することにより,生成されたビデオの品質を向上させる。 異なる解像度と異なるフレーム数の動画からなるデータセット上で、様々な実験が行われた。 その結果,提案手法は,FVDスコアと知覚可能な視覚的品質の点で,最先端の対向的ネットワークベース手法よりも優れていた。

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