論文の概要: Flow-Guided Diffusion for Video Inpainting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15368v2
- Date: Thu, 23 Jan 2025 03:24:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-24 19:43:31.331956
- Title: Flow-Guided Diffusion for Video Inpainting
- Title（参考訳）: ビデオインペインティングのためのフローガイド拡散
- Authors: Bohai Gu, Yongsheng Yu, Heng Fan, Libo Zhang,
- Abstract要約: ビデオのインペイントは、大きな動きや低照度条件のような複雑なシナリオによって挑戦されてきた。
新たな拡散モデルを含む現在の手法は、品質と効率の限界に直面している。
本稿では、時間的一貫性と塗装品質を大幅に向上させる新しい手法であるFGDVI(Flow-Guided Diffusion Model for Video Inpainting)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.168532703086672
- License:
- Abstract: Video inpainting has been challenged by complex scenarios like large movements and low-light conditions. Current methods, including emerging diffusion models, face limitations in quality and efficiency. This paper introduces the Flow-Guided Diffusion model for Video Inpainting (FGDVI), a novel approach that significantly enhances temporal consistency and inpainting quality via reusing an off-the-shelf image generation diffusion model. We employ optical flow for precise one-step latent propagation and introduces a model-agnostic flow-guided latent interpolation technique. This technique expedites denoising, seamlessly integrating with any Video Diffusion Model (VDM) without additional training. Our FGDVI demonstrates a remarkable 10% improvement in flow warping error E_warp over existing state-of-the-art methods. Our comprehensive experiments validate superior performance of FGDVI, offering a promising direction for advanced video inpainting. The code and detailed results will be publicly available in https://github.com/NevSNev/FGDVI.
- Abstract（参考訳）: ビデオのインペイントは、大きな動きや低照度条件のような複雑なシナリオによって挑戦されてきた。
新たな拡散モデルを含む現在の手法は、品質と効率の限界に直面している。
本稿では,FGDVI(Flow-Guided Diffusion Model for Video Inpainting)を提案する。
我々は1ステップの遅延伝搬を正確に行うために光流を用い、モデルに依存しない流れ誘導潜時補間法を導入する。
このテクニックは、任意のビデオ拡散モデル(VDM)とシームレスに統合し、追加のトレーニングなしでデノナイズする。
我々のFGDVIは、既存の最先端手法に比べて、フローワープ誤差E_warpが10%向上したことを示す。
包括的実験により,FGDVIの優れた性能が評価され,高度な映像のインペイントに有望な方向性が得られた。
コードと詳細な結果はhttps://github.com/NevSNev/FGDVI.comで公開されている。
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