論文の概要: Fairy: Fast Parallelized Instruction-Guided Video-to-Video Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13834v1
- Date: Wed, 20 Dec 2023 01:49:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-22 14:54:21.319513
- Title: Fairy: Fast Parallelized Instruction-Guided Video-to-Video Synthesis
- Title（参考訳）: Fairy: 高速パラレル化インストラクションガイドによるビデオ合成
- Authors: Bichen Wu, Ching-Yao Chuang, Xiaoyan Wang, Yichen Jia, Kapil
Krishnakumar, Tong Xiao, Feng Liang, Licheng Yu, Peter Vajda
- Abstract要約: 画像編集拡散モデルのミニマリストでありながらロバストな適応であるFairyを導入し,映像編集用として拡張する。
提案手法は,フレーム間の拡散特性を暗黙的に伝播させる機構であるアンカーベースクロスフレームアテンションの概念に重点を置いている。
1000個のサンプルを含む総合的なユーザスタディは、我々のアプローチが優れた品質を提供し、確定的に確立された方法よりも優れた結果をもたらすことを確認します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.44526084095757
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we introduce Fairy, a minimalist yet robust adaptation of
image-editing diffusion models, enhancing them for video editing applications.
Our approach centers on the concept of anchor-based cross-frame attention, a
mechanism that implicitly propagates diffusion features across frames, ensuring
superior temporal coherence and high-fidelity synthesis. Fairy not only
addresses limitations of previous models, including memory and processing
speed. It also improves temporal consistency through a unique data augmentation
strategy. This strategy renders the model equivariant to affine transformations
in both source and target images. Remarkably efficient, Fairy generates
120-frame 512x384 videos (4-second duration at 30 FPS) in just 14 seconds,
outpacing prior works by at least 44x. A comprehensive user study, involving
1000 generated samples, confirms that our approach delivers superior quality,
decisively outperforming established methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,映像編集拡散モデルの最小主義的かつロバストな適応であるfairyについて紹介する。
提案手法は,フレーム間の拡散特性を暗黙的に伝播させ,時間的コヒーレンスと高忠実度合成を向上する機構であるアンカーベースクロスフレームアテンションの概念に焦点を当てる。
Fairyは、メモリや処理速度など、以前のモデルの制限に対処するだけではない。
また、ユニークなデータ拡張戦略によって時間的一貫性も向上する。
この戦略は、ソース画像とターゲット画像の両方でアフィン変換に同値なモデルを記述する。
極めて効率的なのは、わずか14秒で120フレームの512x384ビデオ(30fpsで4秒持続)を生成できることだ。
1000個のサンプルを含む総合的なユーザスタディは、我々のアプローチが優れた品質を提供し、確定的に確立された方法を上回ることを確認します。
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