論文の概要: Photorealistic Video Generation with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06662v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 18:59:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 14:10:58.367383
• Title: Photorealistic Video Generation with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたフォトリアリスティック映像生成
• Authors: Agrim Gupta, Lijun Yu, Kihyuk Sohn, Xiuye Gu, Meera Hahn, Li Fei-Fei, Irfan Essa, Lu Jiang, Jos\'e Lezama
• Abstract要約: W.A.L.T.は拡散モデリングによるビデオ生成のためのトランスフォーマーベースのアプローチである。 我々は因果エンコーダを用いて、統一された潜在空間内で画像とビデオを共同で圧縮し、モダリティ間のトレーニングと生成を可能にする。 また,基本潜時ビデオ拡散モデルと2つのビデオ超解像拡散モデルからなるテキスト・ビデオ生成タスクのための3つのモデルのカスケードをトレーニングし,毎秒8ドルフレームで512倍の解像度の動画を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.95407324724976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present W.A.L.T, a transformer-based approach for photorealistic video generation via diffusion modeling. Our approach has two key design decisions. First, we use a causal encoder to jointly compress images and videos within a unified latent space, enabling training and generation across modalities. Second, for memory and training efficiency, we use a window attention architecture tailored for joint spatial and spatiotemporal generative modeling. Taken together these design decisions enable us to achieve state-of-the-art performance on established video (UCF-101 and Kinetics-600) and image (ImageNet) generation benchmarks without using classifier free guidance. Finally, we also train a cascade of three models for the task of text-to-video generation consisting of a base latent video diffusion model, and two video super-resolution diffusion models to generate videos of $512 \times 896$ resolution at $8$ frames per second.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,拡散モデルを用いた映像生成のためのトランスフォーマティブ・アプローチであるw.a.l.tを提案する。 このアプローチには2つの重要な設計上の決定があります。 まず、因果エンコーダを用いて、統一された潜在空間内で画像とビデオを共同で圧縮し、モダリティ間のトレーニングと生成を可能にする。 第2に、記憶と訓練の効率化のために、共同空間および時空間生成モデルに適したウィンドウアテンションアーキテクチャを用いる。 これらの設計決定をまとめて、確立されたビデオ(UCF-101, Kinetics-600)と画像(ImageNet)生成ベンチマーク上で、分類器フリーガイダンスを使わずに、最先端のパフォーマンスを実現することができる。 最後に,基本潜時ビデオ拡散モデルと2つのビデオ超解像拡散モデルからなるテキスト・ビデオ生成タスクのための3つのモデルのカスケードをトレーニングし,毎秒896ドルの解像度で512 \times 896$の動画を生成する。

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