論文の概要: StyleCrafter: Enhancing Stylized Text-to-Video Generation with Style Adapter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00330v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 03:53:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 15:53:51.353594
• Title: StyleCrafter: Enhancing Stylized Text-to-Video Generation with Style Adapter
• Title（参考訳）: StyleCrafter:スタイルアダプタによるスタイリズされたテキスト・ビデオ生成の強化
• Authors: Gongye Liu, Menghan Xia, Yong Zhang, Haoxin Chen, Jinbo Xing, Xintao Wang, Yujiu Yang, Ying Shan
• Abstract要約: StyleCrafterは、トレーニング済みのT2Vモデルをスタイルコントロールアダプタで拡張する汎用的な方法である。 コンテンツスタイルのゆがみを促進するため,テキストプロンプトからスタイル記述を取り除き,参照画像のみからスタイル情報を抽出する。 StyleCrafterは、テキストの内容と一致し、参照画像のスタイルに似た高品質なスタイリングビデオを効率よく生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.68550659331405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-video (T2V) models have shown remarkable capabilities in generating diverse videos. However, they struggle to produce user-desired stylized videos due to (i) text's inherent clumsiness in expressing specific styles and (ii) the generally degraded style fidelity. To address these challenges, we introduce StyleCrafter, a generic method that enhances pre-trained T2V models with a style control adapter, enabling video generation in any style by providing a reference image. Considering the scarcity of stylized video datasets, we propose to first train a style control adapter using style-rich image datasets, then transfer the learned stylization ability to video generation through a tailor-made finetuning paradigm. To promote content-style disentanglement, we remove style descriptions from the text prompt and extract style information solely from the reference image using a decoupling learning strategy. Additionally, we design a scale-adaptive fusion module to balance the influences of text-based content features and image-based style features, which helps generalization across various text and style combinations. StyleCrafter efficiently generates high-quality stylized videos that align with the content of the texts and resemble the style of the reference images. Experiments demonstrate that our approach is more flexible and efficient than existing competitors.
• Abstract（参考訳）: text-to-video(t2v)モデルは、多様なビデオを生成する素晴らしい能力を示している。 しかし、ユーザー好みのスタイリッシュビデオを作るのに苦労している。 (i)特定の様式や表現における本質的な不器用さ (ii)概ね劣化した様式の忠実さ。 これらの課題に対処するために,スタイル制御アダプタを用いて事前学習したt2vモデルを拡張する汎用的手法であるstylecrafterを導入する。 スタイリングされたビデオデータセットの不足を考慮すると、まずスタイルリッチな画像データセットを用いてスタイル制御アダプタを訓練し、学習したスタイリング能力をテーラーメイドのファインタニングパラダイムを通じてビデオ生成に転送する。 コンテンツスタイルのゆがみを促進するため,テキストプロンプトからスタイル記述を取り除き,デカップリング学習戦略を用いて参照画像のみからスタイル情報を抽出する。 さらに,テキストベースのコンテンツ機能と画像ベースのスタイル機能の影響をバランスさせるために,スケール適応型融合モジュールを設計した。 StyleCrafterは、テキストの内容と一致し、参照画像のスタイルに似た高品質なスタイリングビデオを効率よく生成する。 実験によると、我々のアプローチは既存の競合他社よりも柔軟で効率的である。

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