論文の概要: FlowZero: Zero-Shot Text-to-Video Synthesis with LLM-Driven Dynamic Scene Syntax

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15813v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 13:39:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 15:21:49.221094
• Title: FlowZero: Zero-Shot Text-to-Video Synthesis with LLM-Driven Dynamic Scene Syntax
• Title（参考訳）: FlowZero: LLM駆動動的シーンシンタクスによるゼロショットテキスト・ビデオ合成
• Authors: Yu Lu, Linchao Zhu, Hehe Fan, Yi Yang
• Abstract要約: FlowZeroは、LLM(Large Language Models)と画像拡散モデルを組み合わせたフレームワークで、時間的に一貫したビデオを生成する。 FlowZeroはゼロショットビデオ合成の改善を実現し、鮮明なモーションでコヒーレントなビデオを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.89879499617858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-video (T2V) generation is a rapidly growing research area that aims to translate the scenes, objects, and actions within complex video text into a sequence of coherent visual frames. We present FlowZero, a novel framework that combines Large Language Models (LLMs) with image diffusion models to generate temporally-coherent videos. FlowZero uses LLMs to understand complex spatio-temporal dynamics from text, where LLMs can generate a comprehensive dynamic scene syntax (DSS) containing scene descriptions, object layouts, and background motion patterns. These elements in DSS are then used to guide the image diffusion model for video generation with smooth object motions and frame-to-frame coherence. Moreover, FlowZero incorporates an iterative self-refinement process, enhancing the alignment between the spatio-temporal layouts and the textual prompts for the videos. To enhance global coherence, we propose enriching the initial noise of each frame with motion dynamics to control the background movement and camera motion adaptively. By using spatio-temporal syntaxes to guide the diffusion process, FlowZero achieves improvement in zero-shot video synthesis, generating coherent videos with vivid motion.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・ビデオ(T2V)生成は、複雑なビデオテキスト内のシーン、オブジェクト、アクションをコヒーレントな視覚フレームのシーケンスに変換することを目的とした、急速に成長する研究領域である。 大規模言語モデル(llms)と画像拡散モデルを組み合わせて,時間的コヒーレントな映像を生成する新しいフレームワークであるflowzeroを提案する。 FlowZeroはLLMを使ってテキストから複雑な時空間ダイナミクスを理解し、LLMはシーン記述、オブジェクトレイアウト、背景動作パターンを含む包括的な動的シーン構文(DSS)を生成する。 DSSのこれらの要素は、スムーズなオブジェクトの動きとフレーム間コヒーレンスを持つビデオ生成のための画像拡散モデルを導くために使用される。 さらに、FlowZeroは反復的な自己リファインメントプロセスを導入し、時空間レイアウトとビデオのテキストプロンプトとの整合性を高める。 グローバルコヒーレンスを高めるために,各フレームの初期ノイズを動きダイナミクスで高め,背景の動きとカメラの動きを適応的に制御する。 拡散過程のガイドに時空間構文を用いることで、FlowZeroはゼロショットビデオ合成の改善を実現し、鮮明な動きでコヒーレントなビデオを生成する。

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