論文の概要: Generative Image Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07906v1
• Date: Thu, 14 Sep 2023 17:54:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 11:54:10.999380
• Title: Generative Image Dynamics
• Title（参考訳）: 生成的画像ダイナミクス
• Authors: Zhengqi Li, Richard Tucker, Noah Snavely, Aleksander Holynski
• Abstract要約: 本研究では,シーンダイナミクスに先立って画像空間をモデル化する手法を提案する。 我々の先行研究は、実映像から抽出した動き軌跡の収集から得られたものである。 一つの画像が与えられた場合、トレーニングされたモデルでは、周波数調整された拡散サンプリングプロセスを使用して、画素ごとの長期動作の予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.58649051470478
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an approach to modeling an image-space prior on scene dynamics. Our prior is learned from a collection of motion trajectories extracted from real video sequences containing natural, oscillating motion such as trees, flowers, candles, and clothes blowing in the wind. Given a single image, our trained model uses a frequency-coordinated diffusion sampling process to predict a per-pixel long-term motion representation in the Fourier domain, which we call a neural stochastic motion texture. This representation can be converted into dense motion trajectories that span an entire video. Along with an image-based rendering module, these trajectories can be used for a number of downstream applications, such as turning still images into seamlessly looping dynamic videos, or allowing users to realistically interact with objects in real pictures.
• Abstract（参考訳）: シーンダイナミクスに先立って画像空間をモデル化する手法を提案する。 我々の先行研究は、木、花、ろうそく、風に吹く服など、自然に振動する動きを含む実ビデオ列から抽出された運動軌跡の収集から得られた。 単一の画像が与えられた場合、訓練されたモデルでは、周波数調整された拡散サンプリングプロセスを使用して、フーリエ領域内のピクセル毎の長期動きの表現を予測します。 この表現は、ビデオ全体にわたる濃密な動き軌跡に変換することができる。 画像ベースのレンダリングモジュールに加えて、静止画をシームレスにループするダイナミックビデオにしたり、ユーザーが実際の画像内のオブジェクトと現実的に対話できるようにするなど、多くのダウンストリームアプリケーションにも使用することができる。

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