論文の概要: VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14125v4
- Date: Tue, 4 Jun 2024 17:25:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 13:37:33.674372
- Title: VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video Generation
- Title（参考訳）: VideoPoet: ゼロショットビデオ生成のための大規模言語モデル
- Authors: Dan Kondratyuk, Lijun Yu, Xiuye Gu, José Lezama, Jonathan Huang, Grant Schindler, Rachel Hornung, Vighnesh Birodkar, Jimmy Yan, Ming-Chang Chiu, Krishna Somandepalli, Hassan Akbari, Yair Alon, Yong Cheng, Josh Dillon, Agrim Gupta, Meera Hahn, Anja Hauth, David Hendon, Alonso Martinez, David Minnen, Mikhail Sirotenko, Kihyuk Sohn, Xuan Yang, Hartwig Adam, Ming-Hsuan Yang, Irfan Essa, Huisheng Wang, David A. Ross, Bryan Seybold, Lu Jiang,
- Abstract要約: VideoPoetは、高品質なビデオと一致するオーディオを合成できる言語モデルである。
VideoPoetはマルチモーダル入力を処理するデコーダのみのトランスフォーマーアーキテクチャを採用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.57171527944774
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present VideoPoet, a language model capable of synthesizing high-quality video, with matching audio, from a large variety of conditioning signals. VideoPoet employs a decoder-only transformer architecture that processes multimodal inputs -- including images, videos, text, and audio. The training protocol follows that of Large Language Models (LLMs), consisting of two stages: pretraining and task-specific adaptation. During pretraining, VideoPoet incorporates a mixture of multimodal generative objectives within an autoregressive Transformer framework. The pretrained LLM serves as a foundation that can be adapted for a range of video generation tasks. We present empirical results demonstrating the model's state-of-the-art capabilities in zero-shot video generation, specifically highlighting VideoPoet's ability to generate high-fidelity motions. Project page: http://sites.research.google/videopoet/
- Abstract（参考訳）: 本稿では,多種多様な条件信号から高品質な映像と音声を合成可能な言語モデルであるVideoPoetを提案する。
VideoPoetは、画像、ビデオ、テキスト、オーディオを含むマルチモーダル入力を処理するデコーダのみのトランスフォーマーアーキテクチャを採用している。
トレーニングプロトコルはLarge Language Models (LLM)の後継で、事前訓練とタスク固有の適応という2つの段階で構成されている。
事前トレーニング中、VideoPoetは自動回帰トランスフォーマーフレームワークにマルチモーダル生成目的の混合を組み込んでいる。
事前訓練されたLLMは、様々なビデオ生成タスクに適応できる基盤として機能する。
ゼロショットビデオ生成におけるモデルの現状を示す実証実験の結果,特に高忠実度モーションを生成する VideoPoet の能力を強調した。
プロジェクトページ: http://sites.research.google/videopoet/
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