論文の概要: LLM-grounded Video Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17444v3
• Date: Sat, 4 May 2024 19:28:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 00:55:03.364186
• 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に苦しむが、しばしば制限されたり、誤った動きをする。 LLM-grounded Video Diffusion (LVD)を紹介する。 以上の結果から,LVDはベース映像拡散モデルよりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.23066793349706
• 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. 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）: テキスト条件付き拡散モデルは、ニューラル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慮し、しばしば制限されたまたは誤った動きを発生させる。 これらの制約に対処するため,LLM-grounded Video Diffusion (LVD)を導入する。 テキスト入力から直接ビデオを生成する代わりに、LVDは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なシーンレイアウトを生成する。 LLMはテキストのみから複雑な時空間ダイナミクスを理解でき、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に忠実に整合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組み込むことができる。 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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