論文の概要: Generative Rendering: Controllable 4D-Guided Video Generation with 2D Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01409v1
• Date: Sun, 3 Dec 2023 14:17:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 17:34:11.623163
• Title: Generative Rendering: Controllable 4D-Guided Video Generation with 2D Diffusion Models
• Title（参考訳）: 生成レンダリング:2次元拡散モデルを用いた制御可能な4d誘導ビデオ生成
• Authors: Shengqu Cai and Duygu Ceylan and Matheus Gadelha and Chun-Hao Paul Huang and Tuanfeng Yang Wang and Gordon Wetzstein
• Abstract要約: 本稿では,動的3次元メッシュの制御可能性と,新しい拡散モデルの表現性と編集性を組み合わせた新しいアプローチを提案する。 本手法は,トリグアセットのアニメーションやカメラパスの変更によって,動きを得られる様々な例について実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.71940056121056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Traditional 3D content creation tools empower users to bring their imagination to life by giving them direct control over a scene's geometry, appearance, motion, and camera path. Creating computer-generated videos, however, is a tedious manual process, which can be automated by emerging text-to-video diffusion models. Despite great promise, video diffusion models are difficult to control, hindering a user to apply their own creativity rather than amplifying it. To address this challenge, we present a novel approach that combines the controllability of dynamic 3D meshes with the expressivity and editability of emerging diffusion models. For this purpose, our approach takes an animated, low-fidelity rendered mesh as input and injects the ground truth correspondence information obtained from the dynamic mesh into various stages of a pre-trained text-to-image generation model to output high-quality and temporally consistent frames. We demonstrate our approach on various examples where motion can be obtained by animating rigged assets or changing the camera path.
• Abstract（参考訳）: 従来の3dコンテンツ作成ツールは、シーンの形状、外観、動き、カメラパスを直接コントロールすることで、ユーザーが想像力を身につけることができる。 しかし、コンピュータ生成ビデオの作成は面倒な作業であり、テキストからビデオへの拡散モデルによって自動化される。 大きな約束にもかかわらず、ビデオ拡散モデルは制御が難しいため、ユーザーはそれを増幅するのではなく、独自の創造性を適用できない。 そこで本稿では,動的な3dメッシュの制御可能性と,新興拡散モデルの表現性と編集性を組み合わせた新しいアプローチを提案する。 そこで本研究では,動的メッシュから得られた基底真理対応情報を事前学習したテキスト・画像生成モデルの様々な段階に注入し,高品質で時間的に一貫したフレームを出力する。 提案手法は,移動をアニメーション化したり,カメラの経路を変えたりすることで得られる様々な事例に応用できる。

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