論文の概要: Direct-a-Video: Customized Video Generation with User-Directed Camera Movement and Object Motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03162v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 16:30:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 15:09:34.009786
• Title: Direct-a-Video: Customized Video Generation with User-Directed Camera Movement and Object Motion
• Title（参考訳）: Direct-a-Video: ユーザ指向カメラモーションとオブジェクトモーションによるカスタマイズビデオ生成
• Authors: Shiyuan Yang, Liang Hou, Haibin Huang, Chongyang Ma, Pengfei Wan, Di Zhang, Xiaodong Chen, Jing Liao
• Abstract要約: ユーザが1つまたは複数のオブジェクトやカメラの動きを独立して指定できるシステムであるDirect-a-Videoを紹介する。 カメラの動きの定量的なパラメータを解釈するために,新しい時間的クロスアテンション層を導入する。 どちらのコンポーネントも独立して動作し、個別または複合的な制御を可能にし、オープンドメインシナリオに一般化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.88614444887786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent text-to-video diffusion models have achieved impressive progress. In practice, users often desire the ability to control object motion and camera movement independently for customized video creation. However, current methods lack the focus on separately controlling object motion and camera movement in a decoupled manner, which limits the controllability and flexibility of text-to-video models. In this paper, we introduce Direct-a-Video, a system that allows users to independently specify motions for one or multiple objects and/or camera movements, as if directing a video. We propose a simple yet effective strategy for the decoupled control of object motion and camera movement. Object motion is controlled through spatial cross-attention modulation using the model's inherent priors, requiring no additional optimization. For camera movement, we introduce new temporal cross-attention layers to interpret quantitative camera movement parameters. We further employ an augmentation-based approach to train these layers in a self-supervised manner on a small-scale dataset, eliminating the need for explicit motion annotation. Both components operate independently, allowing individual or combined control, and can generalize to open-domain scenarios. Extensive experiments demonstrate the superiority and effectiveness of our method. Project page: https://direct-a-video.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 最近のテキスト・ビデオ拡散モデルは素晴らしい進歩を遂げている。 実際にユーザは、カスタマイズされたビデオ作成のために、オブジェクトの動きとカメラの動きを独立して制御できることを望んでいます。 しかし、現在の手法では、オブジェクトの動きとカメラの動きを分離的に制御することに集中していないため、テキスト・ビデオモデルの可制御性と柔軟性が制限されている。 本稿では,1つまたは複数の物体やカメラの動きを,映像の指示のように独立して特定するシステムであるDirect-a-Videoを紹介する。 本稿では,物体の動きとカメラの動きの分離制御のための簡易かつ効果的な戦略を提案する。 オブジェクトの動きは、モデル固有の事前値を使用して空間的横断変調によって制御され、追加の最適化は不要である。 カメラの動きを定量的に解析するために,新しい時間的クロスアテンション層を導入する。 さらに,これらの層を自己教師ありで訓練するための拡張型アプローチも採用し,明示的な動作アノテーションを不要とした。 どちらのコンポーネントも独立して動作し、個別または複合的な制御を可能にし、オープンドメインシナリオに一般化することができる。 大規模な実験により,本手法の優位性と有効性を示した。 プロジェクトページ: https://direct-a-video.github.io/

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