論文の概要: ConsistI2V: Enhancing Visual Consistency for Image-to-Video Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04324v1
- Date: Tue, 6 Feb 2024 19:08:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 18:19:58.889961
- Title: ConsistI2V: Enhancing Visual Consistency for Image-to-Video Generation
- Title（参考訳）: ConsistI2V:画像対ビデオ生成のための視覚的一貫性の強化
- Authors: Weiming Ren, Harry Yang, Ge Zhang, Cong Wei, Xinrun Du, Stephen Huang,
Wenhu Chen
- Abstract要約: Image-to-Video(I2V)生成は、初期フレーム(テキストプロンプトの他)を使用してビデオシーケンスを作成することを目的としている。
既存の方法はしばしば、第1フレームから主題、背景、スタイルの整合性を維持するのに苦労する。
本稿では,I2V生成における視覚的一貫性を高める拡散法であるConsistI2Vを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.80627779006717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image-to-video (I2V) generation aims to use the initial frame (alongside a
text prompt) to create a video sequence. A grand challenge in I2V generation is
to maintain visual consistency throughout the video: existing methods often
struggle to preserve the integrity of the subject, background, and style from
the first frame, as well as ensure a fluid and logical progression within the
video narrative. To mitigate these issues, we propose ConsistI2V, a
diffusion-based method to enhance visual consistency for I2V generation.
Specifically, we introduce (1) spatiotemporal attention over the first frame to
maintain spatial and motion consistency, (2) noise initialization from the
low-frequency band of the first frame to enhance layout consistency. These two
approaches enable ConsistI2V to generate highly consistent videos. We also
extend the proposed approaches to show their potential to improve consistency
in auto-regressive long video generation and camera motion control. To verify
the effectiveness of our method, we propose I2V-Bench, a comprehensive
evaluation benchmark for I2V generation. Our automatic and human evaluation
results demonstrate the superiority of ConsistI2V over existing methods.
- Abstract（参考訳）: Image-to-Video(I2V)生成は、初期フレーム(テキストプロンプトの他)を使用してビデオシーケンスを作成することを目的としている。
i2v世代における大きな課題は、ビデオ全体を通して視覚的な一貫性を維持することである: 既存の方法はしばしば、第一フレームから主題、背景、スタイルの整合性を保つのに苦労し、ビデオストーリー内で流動的で論理的に進歩することを保証する。
これらの問題を緩和するために,I2V生成の視覚的一貫性を高める拡散法であるConsistI2Vを提案する。
具体的には,(1)空間と運動の一貫性を維持するため,(2)第1フレームの低周波帯域からのノイズ初期化に着目し,レイアウトの一貫性を高める。
これらの2つのアプローチにより、ConsistI2Vは高度に一貫したビデオを生成することができる。
また、提案手法を拡張して、自動回帰長ビデオ生成とカメラモーション制御における一貫性向上の可能性を示す。
本手法の有効性を検証するため,I2V生成のための総合評価ベンチマークであるI2V-Benchを提案する。
自動評価と人間評価の結果から,既存の方法よりも consisti2v の方が優れていることが示された。
関連論文リスト
- StreamingT2V: Consistent, Dynamic, and Extendable Long Video Generation from Text [58.49820807662246]
本稿では,80,240,600,1200以上のフレームをスムーズな遷移で自動回帰的に生成するStreamingT2Vを紹介する。
私たちのコードは、https://github.com/Picsart-AI-Research/StreamingT2V.comで利用可能です。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T18:27:29Z) - VSTAR: Generative Temporal Nursing for Longer Dynamic Video Synthesis [18.806249040835624]
本稿では,時間的ダイナミクスの制御を改善するために,時間的時間的看護(GTN, Generative Temporal Nursing, GTN)の概念を導入する。
提案手法が既存のオープンソースT2Vモデルよりも長めで視覚的に魅力的なビデオを生成する場合の優位性を実験的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T10:58:58Z) - Motion-I2V: Consistent and Controllable Image-to-Video Generation with
Explicit Motion Modeling [62.19142543520805]
Motion-I2Vは、一貫した制御可能な画像対ビデオ生成のためのフレームワークである。
I2Vを2段階に分解し、明示的なモーションモデリングを行う。
Motion-I2Vの第2ステージは、ゼロショットビデオからビデオへの変換を自然にサポートしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-29T09:06:43Z) - E2HQV: High-Quality Video Generation from Event Camera via
Theory-Inspired Model-Aided Deep Learning [53.63364311738552]
バイオインスパイアされたイベントカメラやダイナミックビジョンセンサーは、高時間分解能と高ダイナミックレンジでピクセルごとの明るさ変化(イベントストリームと呼ばれる)を捉えることができる。
イベントストリームを入力として取り出し、直感的な視覚化のために高品質なビデオフレームを生成する、イベント間ビデオ(E2V)ソリューションを求めている。
イベントから高品質なビデオフレームを生成するために設計された新しいE2VパラダイムであるtextbfE2HQVを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-16T05:10:50Z) - I2V-Adapter: A General Image-to-Video Adapter for Diffusion Models [80.32562822058924]
テキスト誘導画像合成(I2V)は、入力画像の同一性を保持するコヒーレントなビデオを生成することを目的としている。
I2V-Adapterは、クロスフレームアテンション機構を介して、未通知の入力画像を後続のノイズフレームに適応的に伝搬する。
実験の結果,I2V-Adapterは高品質な動画を制作できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-27T19:11:50Z) - ConditionVideo: Training-Free Condition-Guided Text-to-Video Generation [33.37279673304]
提案する条件, 映像, 入力テキストに基づいて, テキスト・ビデオ生成のためのトレーニング不要なアプローチである ConditionVideo を紹介する。
ConditionVideoはランダムノイズやシーンビデオからリアルなダイナミックビデオを生成する。
提案手法は,フレームの整合性,クリップスコア,条件精度において優れた性能を示し,他の比較手法よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-11T17:46:28Z) - Control-A-Video: Controllable Text-to-Video Diffusion Models with Motion Prior and Reward Feedback Learning [50.60891619269651]
Control-A-Videoは制御可能なT2V拡散モデルであり、テキストプロンプトやエッジや奥行きマップのような参照制御マップに条件付のビデオを生成することができる。
本稿では,拡散に基づく生成プロセスに,コンテンツの事前と動作を組み込む新しい手法を提案する。
我々のフレームワークは、制御可能なテキスト・ツー・ビデオ生成における既存の最先端手法と比較して、高品質で一貫性のあるビデオを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T09:03:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。