論文の概要: TokenFlow: Consistent Diffusion Features for Consistent Video Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10373v3
• Date: Mon, 20 Nov 2023 10:54:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 18:32:34.845542
• Title: TokenFlow: Consistent Diffusion Features for Consistent Video Editing
• Title（参考訳）: TokenFlow: 一貫性のあるビデオ編集機能
• Authors: Michal Geyer and Omer Bar-Tal and Shai Bagon and Tali Dekel
• Abstract要約: 本稿では,テキスト駆動ビデオ編集作業において,テキスト間拡散モデルのパワーを利用するフレームワークを提案する。 提案手法は,入力ビデオの空間的レイアウトと動きを保ちながら,ターゲットテキストに付着した高品質な映像を生成する。 我々のフレームワークは、トレーニングや微調整を一切必要とせず、市販のテキスト・ツー・イメージ編集手法と連携して動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.736354114287725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The generative AI revolution has recently expanded to videos. Nevertheless, current state-of-the-art video models are still lagging behind image models in terms of visual quality and user control over the generated content. In this work, we present a framework that harnesses the power of a text-to-image diffusion model for the task of text-driven video editing. Specifically, given a source video and a target text-prompt, our method generates a high-quality video that adheres to the target text, while preserving the spatial layout and motion of the input video. Our method is based on a key observation that consistency in the edited video can be obtained by enforcing consistency in the diffusion feature space. We achieve this by explicitly propagating diffusion features based on inter-frame correspondences, readily available in the model. Thus, our framework does not require any training or fine-tuning, and can work in conjunction with any off-the-shelf text-to-image editing method. We demonstrate state-of-the-art editing results on a variety of real-world videos. Webpage: https://diffusion-tokenflow.github.io/
• Abstract（参考訳）: 生成的AI革命は、最近ビデオにまで拡大した。 それでも、現在の最先端のビデオモデルは、生成したコンテンツの視覚的品質とユーザコントロールの観点から、画像モデルに遅れを取っている。 本稿では,テキストから画像への拡散モデルのパワーをテキスト駆動ビデオ編集のタスクに活用するフレームワークを提案する。 具体的には、ソースビデオとターゲットテキストプロンプトを与えられた場合、入力ビデオの空間レイアウトと動きを維持しながら、対象テキストに準拠した高品質な映像を生成する。 本手法は, 拡散特徴空間の一貫性を強制することにより, 編集映像の一貫性が得られることを示す。 モデルで容易に利用できるフレーム間対応に基づいて拡散特徴を明示的に伝播することにより、これを実現できる。 したがって,本フレームワークはトレーニングや微調整を一切必要とせず,市販のテキスト画像編集手法と併用できる。 実世界の様々なビデオで最先端の編集結果を示す。 Webページ: https://diffusion-tokenflow.github.io/

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