論文の概要: Learn the Force We Can: Enabling Sparse Motion Control in Multi-Object Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03988v2
• Date: Sun, 14 Jan 2024 00:29:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 02:32:20.219418
• Title: Learn the Force We Can: Enabling Sparse Motion Control in Multi-Object Video Generation
• Title（参考訳）: フォースを学べる:マルチオブジェクトビデオ生成におけるスパースモーション制御の実現
• Authors: Aram Davtyan and Paolo Favaro
• Abstract要約: 単一のフレームとスパース動作入力からビデオを生成する教師なしの手法を提案する。 我々の訓練されたモデルは、目に見えない現実的なオブジェクト間相互作用を生成できる。 ヨダは、制御性と映像品質の両面において、先行するアートビデオ生成の状況と同等かそれ以上であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.292052071093945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel unsupervised method to autoregressively generate videos from a single frame and a sparse motion input. Our trained model can generate unseen realistic object-to-object interactions. Although our model has never been given the explicit segmentation and motion of each object in the scene during training, it is able to implicitly separate their dynamics and extents. Key components in our method are the randomized conditioning scheme, the encoding of the input motion control, and the randomized and sparse sampling to enable generalization to out of distribution but realistic correlations. Our model, which we call YODA, has therefore the ability to move objects without physically touching them. Through extensive qualitative and quantitative evaluations on several datasets, we show that YODA is on par with or better than state of the art video generation prior work in terms of both controllability and video quality.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,単一のフレームとスパース動作入力から映像を自動回帰生成する新しい教師なし手法を提案する。 我々の訓練されたモデルは、目に見えない現実的なオブジェクト間相互作用を生成できる。 私たちのモデルは、トレーニング中にシーン内の各オブジェクトの明示的なセグメンテーションと動きを与えられることはないが、それらのダイナミクスと範囲を暗黙的に分離することができる。 本手法の重要な構成要素は, ランダム化条件付けスキーム, 入力動作制御の符号化, ランダム化およびスパースサンプリングであり, 分布域外への一般化を可能にする。 ヨーダと呼ばれる我々のモデルは、物理的に触れることなく物体を動かすことができる。 いくつかのデータセットの定性的・定量的な評価を通じて, YODAは, 制御性と映像品質の両面で, 先行研究の最先端技術と同等かそれ以上であることを示す。

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