論文の概要: Lumiere: A Space-Time Diffusion Model for Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12945v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 18:05:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 14:58:16.378787
• Title: Lumiere: A Space-Time Diffusion Model for Video Generation
• Title（参考訳）: Lumiere:ビデオ生成のための時空間拡散モデル
• Authors: Omer Bar-Tal, Hila Chefer, Omer Tov, Charles Herrmann, Roni Paiss, Shiran Zada, Ariel Ephrat, Junhwa Hur, Yuanzhen Li, Tomer Michaeli, Oliver Wang, Deqing Sun, Tali Dekel, Inbar Mosseri
• Abstract要約: 本研究では,一度にビデオ全体の時間的持続時間を生成する空間時間U-Netアーキテクチャを提案する。 これは、遠方から後続の時間超解像を合成する既存のビデオモデルとは対照的である。 空間的および(重要な)時間的ダウンサンプリングとアップサンプリングの両方をデプロイすることで、我々のモデルは、フルフレームレートで低解像度のビデオを直接生成することを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.61326261495213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Lumiere -- a text-to-video diffusion model designed for synthesizing videos that portray realistic, diverse and coherent motion -- a pivotal challenge in video synthesis. To this end, we introduce a Space-Time U-Net architecture that generates the entire temporal duration of the video at once, through a single pass in the model. This is in contrast to existing video models which synthesize distant keyframes followed by temporal super-resolution -- an approach that inherently makes global temporal consistency difficult to achieve. By deploying both spatial and (importantly) temporal down- and up-sampling and leveraging a pre-trained text-to-image diffusion model, our model learns to directly generate a full-frame-rate, low-resolution video by processing it in multiple space-time scales. We demonstrate state-of-the-art text-to-video generation results, and show that our design easily facilitates a wide range of content creation tasks and video editing applications, including image-to-video, video inpainting, and stylized generation.
• Abstract（参考訳）: Lumiereは、ビデオ合成において重要な課題である、リアルで多様なコヒーレントな動きを表現するビデオの合成用に設計された、テキストからビデオへの拡散モデルである。 この目的のために、我々は、一度に1回のパスでビデオの全時間を生成するSpace-Time U-Netアーキテクチャを導入する。 これは、遠方のキーフレームを合成した既存のビデオモデルと対照的に、時間的超解像は本質的にグローバルな時間的一貫性を達成しにくくするアプローチである。 空間的および(重要な)時間的ダウンサンプリングとアップサンプリングの両方をデプロイし、事前訓練されたテキスト・ツー・イメージ拡散モデルを活用することにより、複数の時空間スケールで処理することで、フルフレームレートの低解像度映像を直接生成することを学ぶ。 我々は最先端のテキスト対ビデオ生成結果を示し,画像から映像への変換,スタイリッシュな生成など,幅広いコンテンツ作成タスクやビデオ編集アプリケーションを容易に行うことができることを示す。

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