論文の概要: Edit Temporal-Consistent Videos with Image Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09091v2
- Date: Sat, 30 Dec 2023 04:09:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 01:59:50.066264
- Title: Edit Temporal-Consistent Videos with Image Diffusion Model
- Title（参考訳）: 画像拡散モデルによる時間整合映像の編集
- Authors: Yuanzhi Wang, Yong Li, Xiaoya Zhang, Xin Liu, Anbo Dai, Antoni B.
Chan, Zhen Cui
- Abstract要約: 大規模テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルがテキスト誘導ビデオ編集のために拡張されている。
Tは、ビデオ時間的一貫性とビデオ編集機能の両方において最先端のパフォーマンスを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.88186997567138
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large-scale text-to-image (T2I) diffusion models have been extended for
text-guided video editing, yielding impressive zero-shot video editing
performance. Nonetheless, the generated videos usually show spatial
irregularities and temporal inconsistencies as the temporal characteristics of
videos have not been faithfully modeled. In this paper, we propose an elegant
yet effective Temporal-Consistent Video Editing (TCVE) method to mitigate the
temporal inconsistency challenge for robust text-guided video editing. In
addition to the utilization of a pretrained T2I 2D Unet for spatial content
manipulation, we establish a dedicated temporal Unet architecture to faithfully
capture the temporal coherence of the input video sequences. Furthermore, to
establish coherence and interrelation between the spatial-focused and
temporal-focused components, a cohesive spatial-temporal modeling unit is
formulated. This unit effectively interconnects the temporal Unet with the
pretrained 2D Unet, thereby enhancing the temporal consistency of the generated
videos while preserving the capacity for video content manipulation.
Quantitative experimental results and visualization results demonstrate that
TCVE achieves state-of-the-art performance in both video temporal consistency
and video editing capability, surpassing existing benchmarks in the field.
- Abstract（参考訳）: 大規模なテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルが拡張され、動画編集性能が向上した。
それでも、生成されたビデオは、ビデオの時間的特性が忠実にモデル化されていないため、通常、空間的不規則性と時間的不整合を示す。
本稿では,頑健なテキストガイド付き映像編集における時間的不整合を軽減すべく,エレガントかつ効果的な時間整合ビデオ編集(tcve)手法を提案する。
空間コンテンツ操作のための事前学習されたt2i 2d unetの活用に加えて,入力映像列の時間的コヒーレンスを忠実に捉えるための専用の時間的unetアーキテクチャを構築した。
さらに、空間焦点成分と時間焦点成分とのコヒーレンス及び相互関係を確立するために、コヒーシブな空間時間モデリングユニットを定式化する。
このユニットは、事前訓練された2d unetと時間的unetを効果的に相互接続し、ビデオコンテンツ操作能力を維持しつつ、生成されたビデオの時間的一貫性を高める。
定量的な実験結果と可視化結果から,TCVEはビデオ時間的一貫性とビデオ編集能力の両方において,現場の既存のベンチマークを超越して最先端のパフォーマンスを達成できることを示した。
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