論文の概要: Preserve Your Own Correlation: A Noise Prior for Video Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10474v3
• Date: Tue, 26 Mar 2024 01:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 01:39:58.463115
• Title: Preserve Your Own Correlation: A Noise Prior for Video Diffusion Models
• Title（参考訳）: 相関性を保つ:ビデオ拡散モデルに先立つノイズ
• Authors: Songwei Ge, Seungjun Nah, Guilin Liu, Tyler Poon, Andrew Tao, Bryan Catanzaro, David Jacobs, Jia-Bin Huang, Ming-Yu Liu, Yogesh Balaji,
• Abstract要約: 画像生成のための数十億のデータセットが市販されているが、同じスケールの同様のビデオデータを集めることは依然として難しい。 本研究では,ビデオ合成タスクの実用的な解決策として,ビデオデータを用いた事前学習画像拡散モデルの微調整について検討する。 我々のモデルであるPreserve Your Own correlation (PYoCo)は、UCF-101およびMSR-VTTベンチマークでSOTAゼロショットのテキスト・ビデオ結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.93036326078229
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite tremendous progress in generating high-quality images using diffusion models, synthesizing a sequence of animated frames that are both photorealistic and temporally coherent is still in its infancy. While off-the-shelf billion-scale datasets for image generation are available, collecting similar video data of the same scale is still challenging. Also, training a video diffusion model is computationally much more expensive than its image counterpart. In this work, we explore finetuning a pretrained image diffusion model with video data as a practical solution for the video synthesis task. We find that naively extending the image noise prior to video noise prior in video diffusion leads to sub-optimal performance. Our carefully designed video noise prior leads to substantially better performance. Extensive experimental validation shows that our model, Preserve Your Own Correlation (PYoCo), attains SOTA zero-shot text-to-video results on the UCF-101 and MSR-VTT benchmarks. It also achieves SOTA video generation quality on the small-scale UCF-101 benchmark with a $10\times$ smaller model using significantly less computation than the prior art.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルを用いた高品質な画像生成の著しい進歩にもかかわらず、フォトリアリスティックかつ時間的コヒーレントなアニメーションフレーム列の合成はまだ初期段階である。 画像生成のための数十億のデータセットが市販されているが、同じスケールの同様のビデオデータを集めることは依然として難しい。 また、ビデオ拡散モデルのトレーニングは、画像よりも計算コストがはるかに高い。 本研究では,ビデオ合成タスクの実用的な解決策として,ビデオデータを用いた事前学習画像拡散モデルの微調整について検討する。 映像拡散に先立って映像ノイズを鼻で拡大することにより,映像の音響特性が向上することがわかった。 念入りにデザインされたビデオノイズは、パフォーマンスを大幅に向上させる。 UCF-101 と MSR-VTT ベンチマークでSOTA のゼロショットテキスト・ビデオ結果が得られたことを,我々のモデルである Preserve Your Own correlation (PYoCo) が広範囲に検証した。 また、小規模のUCF-101ベンチマークでSOTAビデオ生成の品質を10\times$の小さなモデルで達成し、従来の技術に比べて計算量が大幅に少ない。

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