論文の概要: DreamVideo: High-Fidelity Image-to-Video Generation with Image Retention and Text Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03018v4
• Date: Mon, 16 Sep 2024 16:02:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 03:27:25.383080
• Title: DreamVideo: High-Fidelity Image-to-Video Generation with Image Retention and Text Guidance
• Title（参考訳）: DreamVideo:画像の保持とテキスト誘導機能を備えた高忠実な画像合成
• Authors: Cong Wang, Jiaxi Gu, Panwen Hu, Songcen Xu, Hang Xu, Xiaodan Liang,
• Abstract要約: 本研究では,DreamVideo という名前の事前学習ビデオ拡散モデルに基づくフレーム保持分岐を考案し,高忠実度映像生成手法を提案する。 我々のモデルには強力な画像保持能力があり、我々の知る限り、他の画像-映像モデルと比較して、UCF101で最高の結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.0740091741732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image-to-video generation, which aims to generate a video starting from a given reference image, has drawn great attention. Existing methods try to extend pre-trained text-guided image diffusion models to image-guided video generation models. Nevertheless, these methods often result in either low fidelity or flickering over time due to their limitation to shallow image guidance and poor temporal consistency. To tackle these problems, we propose a high-fidelity image-to-video generation method by devising a frame retention branch based on a pre-trained video diffusion model, named DreamVideo. Instead of integrating the reference image into the diffusion process at a semantic level, our DreamVideo perceives the reference image via convolution layers and concatenates the features with the noisy latents as model input. By this means, the details of the reference image can be preserved to the greatest extent. In addition, by incorporating double-condition classifier-free guidance, a single image can be directed to videos of different actions by providing varying prompt texts. This has significant implications for controllable video generation and holds broad application prospects. We conduct comprehensive experiments on the public dataset, and both quantitative and qualitative results indicate that our method outperforms the state-of-the-art method. Especially for fidelity, our model has a powerful image retention ability and delivers the best results in UCF101 compared to other image-to-video models to our best knowledge. Also, precise control can be achieved by giving different text prompts. Further details and comprehensive results of our model will be presented in https://anonymous0769.github.io/DreamVideo/.
• Abstract（参考訳）: 参照画像からビデオを生成することを目的とした画像対ビデオ生成が注目されている。 既存の方法は、事前訓練されたテキスト誘導画像拡散モデルから画像誘導映像生成モデルへの拡張を試みる。 しかしながら、これらの手法は、浅い画像誘導と時間的整合性に限界があるため、低忠実度または時間的変動をもたらすことが多い。 これらの問題に対処するために,DreamVideo という名前の事前学習ビデオ拡散モデルに基づくフレーム保持分岐を考案し,高忠実度映像生成手法を提案する。 参照画像をセマンティックレベルで拡散処理に統合する代わりに、DreamVideoはコンボリューション層を通じて参照画像を認識し、ノイズの多いラテントをモデル入力として特徴を結合する。 これにより、参照画像の詳細を最大限に保存することができる。 さらに、二条件分類器フリーガイダンスを組み込むことで、異なるプロンプトテキストを提供することで、異なるアクションのビデオに単一のイメージを向けることができる。 これは、制御可能なビデオ生成に重要な意味を持ち、幅広い応用の見通しを持っている。 我々は,公開データセットの総合的な実験を行い,定量的および定性的な結果から,本手法が最先端の手法より優れていることを示す。 特に忠実度では,このモデルには強力な画像保持能力があり,他の画像から映像までのモデルと比較して,UCF101で最高の結果が得られる。 また、異なるテキストプロンプトを与えることで、正確な制御が可能となる。 我々のモデルの詳細と包括的な結果はhttps://anonymous0769.github.io/DreamVideo/.com/で発表されます。

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