論文の概要: LaMD: Latent Motion Diffusion for Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11603v1
• Date: Sun, 23 Apr 2023 10:32:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 17:34:53.442996
• Title: LaMD: Latent Motion Diffusion for Video Generation
• Title（参考訳）: LaMD:ビデオ生成のための遅延モーション拡散
• Authors: Yaosi Hu, Zhenzhong Chen, Chong Luo
• Abstract要約: LaMDフレームワークは、モーション分解されたビデオオートエンコーダと拡散に基づくモーションジェネレータで構成される。 その結果、LaMDはダイナミックスから高度に制御可能な動きに至るまで、幅広い動きを持つ高品質なビデオを生成することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.4111397077229
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating coherent and natural movement is the key challenge in video generation. This research proposes to condense video generation into a problem of motion generation, to improve the expressiveness of motion and make video generation more manageable. This can be achieved by breaking down the video generation process into latent motion generation and video reconstruction. We present a latent motion diffusion (LaMD) framework, which consists of a motion-decomposed video autoencoder and a diffusion-based motion generator, to implement this idea. Through careful design, the motion-decomposed video autoencoder can compress patterns in movement into a concise latent motion representation. Meanwhile, the diffusion-based motion generator is able to efficiently generate realistic motion on a continuous latent space under multi-modal conditions, at a cost that is similar to that of image diffusion models. Results show that LaMD generates high-quality videos with a wide range of motions, from stochastic dynamics to highly controllable movements. It achieves new state-of-the-art performance on benchmark datasets, including BAIR, Landscape and CATER-GENs, for Image-to-Video (I2V) and Text-Image-to-Video (TI2V) generation. The source code of LaMD will be made available soon.
• Abstract（参考訳）: コヒーレントで自然な動きを生み出すことが、ビデオ生成の鍵となる課題である。 本研究は,映像生成をモーション生成の問題に凝縮させ,映像の表現性を向上し,映像生成をより管理可能にすることを提案する。 これは、ビデオ生成プロセスを潜在運動生成とビデオ再構成に分解することで実現できる。 本稿では、このアイデアを実現するために、動画自動エンコーダと拡散に基づくモーションジェネレータからなる潜時移動拡散(LaMD)フレームワークを提案する。 注意深い設計により、モーション分解されたビデオオートエンコーダは、動きのパターンを簡潔な潜伏運動表現に圧縮することができる。 一方、拡散に基づく運動生成器は、画像拡散モデルに類似したコストで、多モード条件下で連続潜時空間上の現実的な動きを効率的に生成することができる。 その結果、LaMDは確率力学から高度に制御可能な動きに至るまで、幅広い動きを持つ高品質なビデオを生成することがわかった。 BAIR、ランドスケープ、CATER-GENsなどのベンチマークデータセットで、イメージ・トゥ・ビデオ(I2V)とテキスト・イメージ・トゥ・ビデオ(TI2V)生成のための新しい最先端のパフォーマンスを実現する。 LaMDのソースコードは近く公開される予定だ。

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