論文の概要: LLM-grounded Video Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17444v2
• Date: Mon, 2 Oct 2023 01:46:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 10:49:17.726278
• Title: LLM-grounded Video Diffusion Models
• Title（参考訳）: LLM地上映像拡散モデル
• Authors: Long Lian, Baifeng Shi, Adam Yala, Trevor Darrell, Boyi Li
• Abstract要約: ビデオ拡散モデルは、ニューラル・テンポラル・ジェネレーションのための有望なツールとして登場した。 現在のモデルはプロンプトと格闘し、制限されたまたは誤った動きを生成する。 所望の属性と動きパターンを持つビデオを生成するために,LLMによるビデオ拡散を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.399690543666395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-conditioned diffusion models have emerged as a promising tool for neural video generation. However, current models still struggle with intricate spatiotemporal prompts and often generate restricted or incorrect motion (e.g., even lacking the ability to be prompted for objects moving from left to right). To address these limitations, we introduce LLM-grounded Video Diffusion (LVD). Instead of directly generating videos from the text inputs, LVD first leverages a large language model (LLM) to generate dynamic scene layouts based on the text inputs and subsequently uses the generated layouts to guide a diffusion model for video generation. We show that LLMs are able to understand complex spatiotemporal dynamics from text alone and generate layouts that align closely with both the prompts and the object motion patterns typically observed in the real world. We then propose to guide video diffusion models with these layouts by adjusting the attention maps. Our approach is training-free and can be integrated into any video diffusion model that admits classifier guidance. Our results demonstrate that LVD significantly outperforms its base video diffusion model and several strong baseline methods in faithfully generating videos with the desired attributes and motion patterns.
• Abstract（参考訳）: テキストコンディション拡散モデルは、神経ビデオ生成の有望なツールとして登場した。 しかし、現在のモデルは複雑な時空間的プロンプトに苦戦し、しばしば制限されたまたは誤った動きを生じさせる(例えば、左から右へ移動する物体に対して誘導する能力が欠如している)。 これらの制約に対処するため,LLM-grounded Video Diffusion (LVD)を導入する。 lvdはテキスト入力から直接ビデオを生成する代わりに、まず大きな言語モデル(llm)を利用してテキスト入力に基づいて動的シーンレイアウトを生成し、その後生成されたレイアウトを使用してビデオ生成のための拡散モデルをガイドする。 LLMはテキストのみから複雑な時空間力学を理解でき、現実世界でよく見られるプロンプトと物体の動きパターンの両方と密接に一致したレイアウトを生成する。 次に,アテンションマップの調整により,これらのレイアウトで映像拡散モデルを導くことを提案する。 我々のアプローチはトレーニングフリーであり、分類器のガイダンスを付加したビデオ拡散モデルに統合できる。 以上の結果から,LVDの動画拡散モデルと,所望の属性と動作パターンを忠実に生成する強力なベースライン法が著しく優れていることが示された。

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