論文の概要: LOVECon: Text-driven Training-Free Long Video Editing with ControlNet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09711v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 02:39:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 18:42:16.764816
• Title: LOVECon: Text-driven Training-Free Long Video Editing with ControlNet
• Title（参考訳）: LOVECon: ControlNetによるテキスト駆動トレーニングフリー長編ビデオ編集
• Authors: Zhenyi Liao, Zhijie Deng
• Abstract要約: 本稿では,このギャップを埋めることを目的として,学習自由拡散モデルに基づく長大ビデオ編集のための,シンプルで効果的なベースラインを確立する。 ControlNet上にパイプラインを構築し、テキストプロンプトに基づいて様々な画像編集タスクを抽出する。 特に,ユーザの要求に応じて,最大128フレームの動画編集を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.53331331246286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Leveraging pre-trained conditional diffusion models for video editing without further tuning has gained increasing attention due to its promise in film production, advertising, etc. Yet, seminal works in this line fall short in generation length, temporal coherence, or fidelity to the source video. This paper aims to bridge the gap, establishing a simple and effective baseline for training-free diffusion model-based long video editing. As suggested by prior arts, we build the pipeline upon ControlNet, which excels at various image editing tasks based on text prompts. To break down the length constraints caused by limited computational memory, we split the long video into consecutive windows and develop a novel cross-window attention mechanism to ensure the consistency of global style and maximize the smoothness among windows. To achieve more accurate control, we extract the information from the source video via DDIM inversion and integrate the outcomes into the latent states of the generations. We also incorporate a video frame interpolation model to mitigate the frame-level flickering issue. Extensive empirical studies verify the superior efficacy of our method over competing baselines across scenarios, including the replacement of the attributes of foreground objects, style transfer, and background replacement. In particular, our method manages to edit videos with up to 128 frames according to user requirements. Code is available at https://github.com/zhijie-group/LOVECon.
• Abstract（参考訳）: 映像編集における事前学習された条件拡散モデルの利用は, 映画製作, 広告等の期待から, さらなる調整なしに注目されている。 しかし、この行のセナルな作品は、生成期間、時間的コヒーレンス、またはソースビデオへの忠実度が低い。 本稿では,このギャップを埋めることを目的として,学習自由拡散モデルに基づく長ビデオ編集のためのシンプルで効果的なベースラインを確立する。 先行技術によって示唆されたように、我々はテキストプロンプトに基づいて様々な画像編集タスクを抽出するコントロールネット上にパイプラインを構築する。 計算メモリの制限による長さ制約を解消するため,長い映像を連続するウィンドウに分割し,グローバルスタイルの一貫性を確保し,ウィンドウ間の滑らかさを最大化する新しいクロスウィンドウアテンション機構を開発した。 より正確な制御を実現するため、DDIMインバージョンを用いてソースビデオから情報を抽出し、その結果を世代ごとの潜伏状態に統合する。 また,フレームレベルのフレッカリング問題を軽減するため,ビデオフレーム補間モデルも組み込んだ。 大規模な実証実験により,前景オブジェクトの属性の置換,スタイル転送,背景置換など,シナリオ間の競合するベースラインよりも優れた手法の有効性が検証された。 特に,ユーザの要求に応じて,最大128フレームの動画編集を行う。 コードはhttps://github.com/zhijie-group/loveconで入手できる。

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