論文の概要: I2V-Adapter: A General Image-to-Video Adapter for Video Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16693v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 19:11:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 18:30:16.954272
• Title: I2V-Adapter: A General Image-to-Video Adapter for Video Diffusion Models
• Title（参考訳）: I2V-Adapter:ビデオ拡散モデルのための一般画像変換アダプタ
• Authors: Xun Guo, Mingwu Zheng, Liang Hou, Yuan Gao, Yufan Deng, Chongyang Ma, Weiming Hu, Zhengjun Zha, Haibin Huang, Pengfei Wan, Di Zhang
• Abstract要約: 本稿では,静的画像を動的にライフライクなビデオシーケンスに変換するという課題に対処する。 従来の手法では、画像全体を拡散プロセスに統合したり、事前訓練されたエンコーダを横断的に使用するのが一般的である。 このような制限を克服するために,新しい解,すなわちI2V-Adapterを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.01849164309827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the rapidly evolving domain of digital content generation, the focus has shifted from text-to-image (T2I) models to more advanced video diffusion models, notably text-to-video (T2V) and image-to-video (I2V). This paper addresses the intricate challenge posed by I2V: converting static images into dynamic, lifelike video sequences while preserving the original image fidelity. Traditional methods typically involve integrating entire images into diffusion processes or using pretrained encoders for cross attention. However, these approaches often necessitate altering the fundamental weights of T2I models, thereby restricting their reusability. We introduce a novel solution, namely I2V-Adapter, designed to overcome such limitations. Our approach preserves the structural integrity of T2I models and their inherent motion modules. The I2V-Adapter operates by processing noised video frames in parallel with the input image, utilizing a lightweight adapter module. This module acts as a bridge, efficiently linking the input to the model's self-attention mechanism, thus maintaining spatial details without requiring structural changes to the T2I model. Moreover, I2V-Adapter requires only a fraction of the parameters of conventional models and ensures compatibility with existing community-driven T2I models and controlling tools. Our experimental results demonstrate I2V-Adapter's capability to produce high-quality video outputs. This performance, coupled with its versatility and reduced need for trainable parameters, represents a substantial advancement in the field of AI-driven video generation, particularly for creative applications.
• Abstract（参考訳）: 急速に発展するデジタルコンテンツ生成の領域において、焦点はテキスト・ツー・イメージ(t2i)モデルから、テキスト・ツー・ビデオ(t2v)や画像・ビデオ(i2v)といったより高度なビデオ拡散モデルへとシフトしている。 本稿では,i2vが提示する複雑な課題に対処し,静止画像から動画像に類似した動画像に変換する。 従来の手法では、画像全体を拡散プロセスに統合したり、事前訓練されたエンコーダを横断的に使用するのが一般的である。 しかしながら、これらのアプローチは、しばしばT2Iモデルの基本重みを変更し、再使用性を制限する必要がある。 このような制約を克服する新しいソリューション、すなわちi2v-adapterを導入する。 提案手法は,T2Iモデルとその固有運動モジュールの構造的整合性を保持する。 I2V-Adapterは、軽量なアダプタモジュールを使用して、入力画像と並行してノイズ付きビデオフレームを処理する。 このモジュールはブリッジとして機能し、T2Iモデルの構造変更を必要とせずに、入力をモデルの自己保持機構に効率的にリンクする。 さらに、I2V-Adapterは従来のモデルのパラメータのごく一部しか必要とせず、既存のコミュニティ主導のT2Iモデルやコントロールツールとの互換性を確保する。 実験により,I2V-Adapterが高品質な映像出力を実現することを示す。 このパフォーマンスは、汎用性とトレーニング可能なパラメータの必要性の低減と相まって、AI駆動のビデオ生成分野、特にクリエイティブなアプリケーションにおいて、大幅に進歩している。

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