論文の概要: Ground-A-Video: Zero-shot Grounded Video Editing using Text-to-image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01107v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 11:28:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 22:12:00.192127
• Title: Ground-A-Video: Zero-shot Grounded Video Editing using Text-to-image Diffusion Models
• Title（参考訳）: ground-a-video:テキストから画像への拡散モデルを用いたゼロショットグラウンドビデオ編集
• Authors: Hyeonho Jeong and Jong Chul Ye
• Abstract要約: Ground-A-Videoは、マルチ属性ビデオ編集のためのビデオからビデオへの変換フレームワークである。 トレーニング不要な方法で、時間的に一貫した入力ビデオの編集を可能にする。 実験と応用により、Ground-A-Videoのゼロショットキャパシティは、編集精度とフレームの整合性の観点から、他のベースライン手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.268245109828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent endeavors in video editing have showcased promising results in single-attribute editing or style transfer tasks, either by training text-to-video (T2V) models on text-video data or adopting training-free methods. However, when confronted with the complexities of multi-attribute editing scenarios, they exhibit shortcomings such as omitting or overlooking intended attribute changes, modifying the wrong elements of the input video, and failing to preserve regions of the input video that should remain intact. To address this, here we present a novel grounding-guided video-to-video translation framework called Ground-A-Video for multi-attribute video editing. Ground-A-Video attains temporally consistent multi-attribute editing of input videos in a training-free manner without aforementioned shortcomings. Central to our method is the introduction of Cross-Frame Gated Attention which incorporates groundings information into the latent representations in a temporally consistent fashion, along with Modulated Cross-Attention and optical flow guided inverted latents smoothing. Extensive experiments and applications demonstrate that Ground-A-Video's zero-shot capacity outperforms other baseline methods in terms of edit-accuracy and frame consistency. Further results and codes are provided at our project page (http://ground-a-video.github.io).
• Abstract（参考訳）: ビデオ編集における最近の取り組みは、テキストからビデオへのモデル(t2v)をテキストビデオデータでトレーニングするか、トレーニングフリーの方法を採用するかのどちらかで、単一属性の編集やスタイル転送タスクで有望な結果を示している。 しかし、多属性編集シナリオの複雑さに直面すると、意図した属性変更の省略や見落とし、入力ビデオの間違った要素の変更、入力ビデオの領域の保存の失敗といった欠点が現れる。 そこで本稿では,マルチアトリビュートビデオ編集のための新しいグラウンドガイド付きビデオからビデオへの翻訳フレームワークである ground-a-video を提案する。 ground-a-videoは、前述した欠点なく、トレーニングフリーで入力ビデオの時間的一貫性のあるマルチ属性編集を実現する。 本手法の中心となるクロスフレームゲート・アテンションの導入は,時間的に一貫性のある方法で,情報接地を潜在表現に組み込むとともに,変調されたクロスアテンションと光流誘導反転潜時平滑化を実現する。 広範囲な実験と応用により、グランド・ア・ビデオのゼロショットキャパシティは、編集精度とフレーム一貫性の観点から他のベースラインメソッドよりも優れていることが示されている。 さらなる結果とコードは、プロジェクトページ(http://ground-a-video.github.io)で提供されます。

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