論文の概要: NewMove: Customizing text-to-video models with novel motions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04966v2
• Date: Tue, 10 Dec 2024 07:00:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:33:55.701992
• Title: NewMove: Customizing text-to-video models with novel motions
• Title（参考訳）: NewMove:新しいモーションでテキストからビデオへのモデルをカスタマイズする
• Authors: Joanna Materzynska, Josef Sivic, Eli Shechtman, Antonio Torralba, Richard Zhang, Bryan Russell,
• Abstract要約: 動作をカスタマイズしたテキスト・ビデオ・ジェネレーション・モデルを構築するためのアプローチを提案する。 入力として特定の動きを示すビデオサンプルを活用することで,入力動作パターンを多種多様なテキスト特定シナリオに対して学習し,一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.9442859239997
• License:
• Abstract: We introduce an approach for augmenting text-to-video generation models with customized motions, extending their capabilities beyond the motions depicted in the original training data. By leveraging a few video samples demonstrating specific movements as input, our method learns and generalizes the input motion patterns for diverse, text-specified scenarios. Our contributions are threefold. First, to achieve our results, we finetune an existing text-to-video model to learn a novel mapping between the depicted motion in the input examples to a new unique token. To avoid overfitting to the new custom motion, we introduce an approach for regularization over videos. Second, by leveraging the motion priors in a pretrained model, our method can produce novel videos featuring multiple people doing the custom motion, and can invoke the motion in combination with other motions. Furthermore, our approach extends to the multimodal customization of motion and appearance of individualized subjects, enabling the generation of videos featuring unique characters and distinct motions. Third, to validate our method, we introduce an approach for quantitatively evaluating the learned custom motion and perform a systematic ablation study. We show that our method significantly outperforms prior appearance-based customization approaches when extended to the motion customization task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト・ビデオ・ジェネレーション・モデルをカスタマイズしたモーションで拡張し,元のトレーニングデータに表現されたモーションを超えてその能力を拡張するためのアプローチを提案する。 入力として特定の動きを示すビデオサンプルを活用することで,入力動作パターンを多種多様なテキスト特定シナリオに対して学習し,一般化する。 私たちの貢献は3倍です。 まず、既存のテキスト・ビデオ・モデルを微調整し、入力例における描写された動きと新しいユニークなトークンとの新たなマッピングを学習する。 新たなカスタムモーションへの過度な適合を避けるため,ビデオのレギュラー化のためのアプローチを導入する。 第二に、事前訓練されたモデルで動きの先行を活用することにより、複数の人がカスタム動作をしている新しい動画を作成でき、他の動きと組み合わせて動きを起動することができる。 さらに,本手法は動作のマルチモーダルなカスタマイズと個別化対象の出現に拡張され,特徴的特徴と異なる動きを特徴とする映像生成が可能となった。 第3に,本手法を検証するために,学習したカスタムモーションを定量的に評価し,体系的アブレーション研究を行うアプローチを導入する。 本手法は,動作カスタマイズタスクに拡張された場合,事前の外観に基づくカスタマイズ手法よりも有意に優れていることを示す。

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