論文の概要: DynamiCrafter: Animating Open-domain Images with Video Diffusion Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12190v2
• Date: Mon, 27 Nov 2023 13:36:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 13:54:59.736091
• Title: DynamiCrafter: Animating Open-domain Images with Video Diffusion Priors
• Title（参考訳）: DynamiCrafter: ビデオ拡散プリミティブによるオープンドメインイメージのアニメーション
• Authors: Jinbo Xing, Menghan Xia, Yong Zhang, Haoxin Chen, Wangbo Yu, Hanyuan Liu, Xintao Wang, Tien-Tsin Wong, Ying Shan
• Abstract要約: オープンドメイン画像をアニメーションビデオに変換する手法を提案する。 鍵となるアイデアは、画像を生成プロセスに組み込むことで、テキストからビデオへの拡散モデルに先立っての動きを活用することである。 提案手法は視覚的に説得力があり、より論理的で自然な動きが得られ、入力画像への適合性が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.43133768897087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Animating a still image offers an engaging visual experience. Traditional image animation techniques mainly focus on animating natural scenes with stochastic dynamics (e.g. clouds and fluid) or domain-specific motions (e.g. human hair or body motions), and thus limits their applicability to more general visual content. To overcome this limitation, we explore the synthesis of dynamic content for open-domain images, converting them into animated videos. The key idea is to utilize the motion prior of text-to-video diffusion models by incorporating the image into the generative process as guidance. Given an image, we first project it into a text-aligned rich context representation space using a query transformer, which facilitates the video model to digest the image content in a compatible fashion. However, some visual details still struggle to be preserved in the resultant videos. To supplement with more precise image information, we further feed the full image to the diffusion model by concatenating it with the initial noises. Experimental results show that our proposed method can produce visually convincing and more logical & natural motions, as well as higher conformity to the input image. Comparative evaluation demonstrates the notable superiority of our approach over existing competitors.
• Abstract（参考訳）: 静止画のアニメーションは、魅力的なビジュアル体験を提供する。 伝統的な画像アニメーション技術は主に、確率的ダイナミックス(雲や流体など)やドメイン固有の動き(人間の毛髪や身体の動きなど)で自然のシーンをアニメーションすることに焦点を当てており、それによってより一般的な視覚的コンテンツに適用性を制限する。 この制限を克服するために,オープンドメイン画像に対する動的コンテンツの合成を探索し,それらをアニメーションビデオに変換する。 鍵となるアイデアは、画像を生成過程に組み込むことで、テキストからビデオへの拡散モデルよりも前の動きを利用することである。 画像が与えられたら、まず、問合せ変換器を用いてテキスト整列したリッチなコンテキスト表現空間に投影し、ビデオモデルが相容れない方法で画像内容の消化を容易にする。 しかし、いくつかの視覚的詳細は、結果のビデオで保存されるのに苦戦している。 より正確な画像情報を補足するため、初期ノイズと結合することにより、拡散モデルにさらに全画像を供給する。 実験結果から,提案手法は視覚的に説得力があり,より論理的,自然な動きが得られ,入力画像への適合性が向上することが示された。 比較評価は既存の競合相手に対するアプローチの顕著な優位性を示している。

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