論文の概要: Bidirectional Temporal Diffusion Model for Temporally Consistent Human Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00574v2
• Date: Wed, 19 Jul 2023 09:27:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 16:57:06.528131
• Title: Bidirectional Temporal Diffusion Model for Temporally Consistent Human Animation
• Title（参考訳）: 時間整合ヒトアニメーションのための双方向時間拡散モデル
• Authors: Tserendorj Adiya, Sanghun Kim, Jung Eun Lee, Jae Shin Yoon and Hwasup Lim
• Abstract要約: 本研究では,1つの画像,ビデオ,ランダムノイズから時間的コヒーレントな人間のアニメーションを生成する手法を提案する。 両方向の時間的モデリングは、人間の外見の運動あいまいさを大幅に抑制することにより、生成ネットワーク上の時間的コヒーレンスを強制すると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6289960935064665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We introduce a method to generate temporally coherent human animation from a single image, a video, or a random noise. This problem has been formulated as modeling of an auto-regressive generation, i.e., to regress past frames to decode future frames. However, such unidirectional generation is highly prone to motion drifting over time, generating unrealistic human animation with significant artifacts such as appearance distortion. We claim that bidirectional temporal modeling enforces temporal coherence on a generative network by largely suppressing the motion ambiguity of human appearance. To prove our claim, we design a novel human animation framework using a denoising diffusion model: a neural network learns to generate the image of a person by denoising temporal Gaussian noises whose intermediate results are cross-conditioned bidirectionally between consecutive frames. In the experiments, our method demonstrates strong performance compared to existing unidirectional approaches with realistic temporal coherence
• Abstract（参考訳）: 本稿では,映像,映像,無作為な雑音から時間的コヒーレントな人間のアニメーションを生成する手法を提案する。 この問題は、過去のフレームを後退させて将来のフレームをデコードする自動回帰生成のモデリングとして定式化されている。 しかし、このような一方向生成は時間とともに動きが漂う傾向が高く、外観歪みのような重要な人工物を持つ非現実的な人間のアニメーションを生成する。 双方向の時間的モデリングは,人間の顔の運動のあいまいさをほとんど抑制することにより,生成ネットワーク上で時間的コヒーレンスを強制する。 ニューラルネットワークは、中間結果を連続フレーム間で双方向に条件付けした時相ガウス雑音を復調することにより、人の画像を生成することを学習する。 実験では,実時間的コヒーレンスを持つ既存一方向アプローチと比較して強い性能を示す。

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