論文の概要: SimDA: Simple Diffusion Adapter for Efficient Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09710v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 17:58:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 12:07:56.853348
• Title: SimDA: Simple Diffusion Adapter for Efficient Video Generation
• Title（参考訳）: SimDA: 効率的なビデオ生成のための簡易拡散アダプタ
• Authors: Zhen Xing, Qi Dai, Han Hu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang
• Abstract要約: 本稿では,強力なT2Iモデルの1.1Bパラメータのうち24Mしか微調整せず,パラメータ効率のよいビデオ生成に適応できる簡易拡散適応器(SimDA)を提案する。 野生でのT2V生成に加えて、SimDAは2分間のチューニングでワンショットビデオ編集にも使えるようになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.90154301044095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent wave of AI-generated content has witnessed the great development and success of Text-to-Image (T2I) technologies. By contrast, Text-to-Video (T2V) still falls short of expectations though attracting increasing interests. Existing works either train from scratch or adapt large T2I model to videos, both of which are computation and resource expensive. In this work, we propose a Simple Diffusion Adapter (SimDA) that fine-tunes only 24M out of 1.1B parameters of a strong T2I model, adapting it to video generation in a parameter-efficient way. In particular, we turn the T2I model for T2V by designing light-weight spatial and temporal adapters for transfer learning. Besides, we change the original spatial attention to the proposed Latent-Shift Attention (LSA) for temporal consistency. With similar model architecture, we further train a video super-resolution model to generate high-definition (1024x1024) videos. In addition to T2V generation in the wild, SimDA could also be utilized in one-shot video editing with only 2 minutes tuning. Doing so, our method could minimize the training effort with extremely few tunable parameters for model adaptation.
• Abstract（参考訳）: 最近のAI生成コンテンツの波は、テキスト・トゥ・イメージ(T2I)技術の発展と成功を目撃している。 対照的に、Text-to-Video(T2V)は依然として期待を裏切っている。 既存の作業は、スクラッチからトレーニングするか、大きなT2Iモデルをビデオに適用する。 本研究では,強力なT2Iモデルの1.1Bパラメータのうち24Mしか微調整せず,パラメータ効率のよいビデオ生成に適応するSimple Diffusion Adapter (SimDA)を提案する。 特に,T2VのT2Iモデルでは,トランスファー学習のための軽量な空間的および時間的アダプタを設計する。 また,時間的整合性のため,空間的注意をLatent-Shift Attention (LSA) に変更した。 類似したモデルアーキテクチャにより,高精細 (1024x1024) ビデオを生成するビデオスーパーレゾリューションモデルをさらに訓練する。 野生でのT2V生成に加えて、SimDAは2分間のチューニングでワンショットビデオ編集にも使えるようになった。 これにより、モデル適応のための調整可能なパラメータが極めて少ないため、トレーニング作業を最小限に抑えることができる。

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