論文の概要: A Video is Worth 256 Bases: Spatial-Temporal Expectation-Maximization Inversion for Zero-Shot Video Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05856v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 11:20:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 18:13:09.496321
• Title: A Video is Worth 256 Bases: Spatial-Temporal Expectation-Maximization Inversion for Zero-Shot Video Editing
• Title（参考訳）: 256ベースのビデオ:ゼロショットビデオ編集のための空間的期待-最大化インバージョン
• Authors: Maomao Li, Yu Li, Tianyu Yang, Yunfei Liu, Dongxu Yue, Zhihui Lin, and Dong Xu
• Abstract要約: 本稿では,ゼロショット映像編集のためのビデオインバージョン手法を提案する。 インバージョンプロセス中に低ランクの表現で入力映像をモデル化することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.697821739323224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a video inversion approach for zero-shot video editing, which aims to model the input video with low-rank representation during the inversion process. The existing video editing methods usually apply the typical 2D DDIM inversion or na\"ive spatial-temporal DDIM inversion before editing, which leverages time-varying representation for each frame to derive noisy latent. Unlike most existing approaches, we propose a Spatial-Temporal Expectation-Maximization (STEM) inversion, which formulates the dense video feature under an expectation-maximization manner and iteratively estimates a more compact basis set to represent the whole video. Each frame applies the fixed and global representation for inversion, which is more friendly for temporal consistency during reconstruction and editing. Extensive qualitative and quantitative experiments demonstrate that our STEM inversion can achieve consistent improvement on two state-of-the-art video editing methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ゼロショット映像編集のためのビデオインバージョン手法を提案する。 既存のビデオ編集方法は、通常、編集の前に2D DDIMのインバージョンやna\の時空間DDIMのインバージョンを適用する。 多くの既存手法と異なり,より高密度な映像特徴を期待最大化法で定式化し,映像全体を表現するためのよりコンパクトなベースを反復的に推定する空間的期待最大化(STEM)インバージョンを提案する。 各フレームはインバージョンに対して固定的かつグローバルな表現を適用し、再構成と編集の間は時間的一貫性に親しみやすい。 我々のSTEMインバージョンは2つの最先端ビデオ編集法において一貫した改善を達成できることを示す。

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