論文の概要: Edit-A-Video: Single Video Editing with Object-Aware Consistency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07945v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 14:35:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-03-15 14:46:20.183636
- Title: Edit-A-Video: Single Video Editing with Object-Aware Consistency
- Title（参考訳）: Edit-A-Video:Object-Aware Consistencyによるシングルビデオ編集
- Authors: Chaehun Shin, Heeseung Kim, Che Hyun Lee, Sang-gil Lee, Sungroh Yoon
- Abstract要約: 本稿では,事前訓練されたTTIモデルと単一のテキスト,ビデオ>ペアのみを付与したビデオ編集フレームワークを提案する。
本フレームワークは,(1)時間モジュールチューニングを付加して2Dモデルを3Dモデルに膨らませること,(2)原動画をノイズに反転させ,対象のテキストプロンプトとアテンションマップインジェクションで編集すること,の2段階からなる。
各種のテキスト・ビデオに対して広範な実験結果を示し,背景整合性,テキストアライメント,ビデオ編集品質の点で,ベースラインに比べて提案手法の優位性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.027221323807154
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite the fact that text-to-video (TTV) model has recently achieved
remarkable success, there have been few approaches on TTV for its extension to
video editing. Motivated by approaches on TTV models adapting from
diffusion-based text-to-image (TTI) models, we suggest the video editing
framework given only a pretrained TTI model and a single <text, video> pair,
which we term Edit-A-Video. The framework consists of two stages: (1) inflating
the 2D model into the 3D model by appending temporal modules and tuning on the
source video (2) inverting the source video into the noise and editing with
target text prompt and attention map injection. Each stage enables the temporal
modeling and preservation of semantic attributes of the source video. One of
the key challenges for video editing include a background inconsistency
problem, where the regions not included for the edit suffer from undesirable
and inconsistent temporal alterations. To mitigate this issue, we also
introduce a novel mask blending method, termed as sparse-causal blending (SC
Blending). We improve previous mask blending methods to reflect the temporal
consistency so that the area where the editing is applied exhibits smooth
transition while also achieving spatio-temporal consistency of the unedited
regions. We present extensive experimental results over various types of text
and videos, and demonstrate the superiority of the proposed method compared to
baselines in terms of background consistency, text alignment, and video editing
quality.
- Abstract（参考訳）: 近年,テキスト・ツー・ビデオ(TTV)モデルが顕著な成功を収めているにもかかわらず,ビデオ編集の拡張に対するTTVへのアプローチはほとんどない。
拡散に基づくテキスト・ツー・イメージ(tti)モデルに適応したttvモデルのアプローチに動機づけられ,事前学習されたttiモデルと<text, video>ペアのみを与えられた映像編集フレームワークを提案する。
このフレームワークは、(1)時間的モジュールを付加して2dモデルを3dモデルに拡張し、ソースビデオにチューニングする(2)ソースビデオをノイズに反転させ、ターゲットテキストプロンプトとアテンションマップインジェクションで編集する2段階からなる。
各ステージは、ソースビデオの意味的属性の時間的モデリングと保存を可能にする。
ビデオ編集における重要な課題の1つは、編集に含まれない領域が望ましくない時間変化に悩まされる背景の不整合の問題である。
この問題を軽減するため,sparse-causal blending (sc blending) と呼ばれる新しいマスクブレンディング法を提案する。
従来のマスクブレンディング法を改良して時間的一貫性を反映し,編集対象領域のスムーズな遷移と,未編集領域の時空間的一貫性を実現する。
提案手法は,様々な種類のテキスト・ビデオに対して広範な実験結果を示し,背景整合性,テキストアライメント,映像編集品質の面でのベースラインと比較し,提案手法の優位性を示す。
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