論文の概要: Zero-Shot Video Editing Using Off-The-Shelf Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17599v2
• Date: Thu, 13 Apr 2023 07:34:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 16:56:24.704862
• Title: Zero-Shot Video Editing Using Off-The-Shelf Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: オフザシェルフ画像拡散モデルを用いたゼロショット映像編集
• Authors: Wen Wang, Kangyang Xie, Zide Liu, Hao Chen, Yue Cao, Xinlong Wang, Chunhua Shen
• Abstract要約: ビデオ編集の最近の試みは、トレーニングに大量のテキスト・ビデオデータと計算資源を必要とする。 我々は、ゼロショットビデオ編集のためのシンプルで効果的な方法であるvid2vid-zeroを提案する。 実験と分析は、現実世界のビデオの属性、主題、場所などの編集において有望な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.1850708245709
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale text-to-image diffusion models achieve unprecedented success in image generation and editing. However, how to extend such success to video editing is unclear. Recent initial attempts at video editing require significant text-to-video data and computation resources for training, which is often not accessible. In this work, we propose vid2vid-zero, a simple yet effective method for zero-shot video editing. Our vid2vid-zero leverages off-the-shelf image diffusion models, and doesn't require training on any video. At the core of our method is a null-text inversion module for text-to-video alignment, a cross-frame modeling module for temporal consistency, and a spatial regularization module for fidelity to the original video. Without any training, we leverage the dynamic nature of the attention mechanism to enable bi-directional temporal modeling at test time. Experiments and analyses show promising results in editing attributes, subjects, places, etc., in real-world videos. Code is made available at \url{https://github.com/baaivision/vid2vid-zero}.
• Abstract（参考訳）: 大規模テキスト・画像拡散モデルは画像生成と編集において前例のない成功を収めた。 しかし、このような成功をビデオ編集に拡張する方法は不明である。 ビデオ編集の初期の試みでは、大量のテキストからビデオへのデータと、訓練のための計算リソースが必要だった。 本研究では,ゼロショット映像編集のための簡易かつ効果的な手法であるvid2vid-zeroを提案する。 私たちのvid2vid-zeroは、既製の画像拡散モデルを活用しています。 提案手法の核心は,テキスト間アライメントのためのヌルテキストインバージョンモジュール,時間的一貫性のためのクロスフレームモデリングモジュール,オリジナルビデオへの忠実性のための空間正規化モジュールである。 トレーニングがなければ、アテンション機構の動的な性質を利用して、テスト時に双方向のテンポラリモデリングを可能にします。 実験と分析は、現実世界のビデオの属性、主題、場所などの編集において有望な結果を示す。 コードは \url{https://github.com/baaivision/vid2vid-zero} で利用可能である。

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