論文の概要: Animated Stickers: Bringing Stickers to Life with Video Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06088v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 22:49:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 18:29:53.855090
• Title: Animated Stickers: Bringing Stickers to Life with Video Diffusion
• Title（参考訳）: Animated Stickers:ビデオ拡散でステッカーを生き返らせる
• Authors: David Yan, Winnie Zhang, Luxin Zhang, Anmol Kalia, Dingkang Wang, Ankit Ramchandani, Miao Liu, Albert Pumarola, Edgar Schoenfeld, Elliot Blanchard, Krishna Narni, Yaqiao Luo, Lawrence Chen, Guan Pang, Ali Thabet, Peter Vajda, Amy Bearman, Licheng Yu
• Abstract要約: テキストプロンプトと静的画像に条件付きアニメーションを生成するビデオ拡散モデルであるアニメーションステッカーを紹介する。 我々のモデルは、現在最先端のEmuテキスト・ツー・イメージモデルの上に構築されており、動きをモデル化するための時間層が追加されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.81904166775557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce animated stickers, a video diffusion model which generates an animation conditioned on a text prompt and static sticker image. Our model is built on top of the state-of-the-art Emu text-to-image model, with the addition of temporal layers to model motion. Due to the domain gap, i.e. differences in visual and motion style, a model which performed well on generating natural videos can no longer generate vivid videos when applied to stickers. To bridge this gap, we employ a two-stage finetuning pipeline: first with weakly in-domain data, followed by human-in-the-loop (HITL) strategy which we term ensemble-of-teachers. It distills the best qualities of multiple teachers into a smaller student model. We show that this strategy allows us to specifically target improvements to motion quality while maintaining the style from the static image. With inference optimizations, our model is able to generate an eight-frame video with high-quality, interesting, and relevant motion in under one second.
• Abstract（参考訳）: テキストプロンプトと静的ステッカー画像に条件付けられたアニメーションを生成するビデオ拡散モデルであるアニメーションステッカーを紹介する。 私たちのモデルは最先端のemuテキスト・ツー・イメージモデルの上に構築され、運動のモデルにテンポラリ層を追加しています。 ドメインギャップ、すなわち視覚とモーションのスタイルの違いにより、自然ビデオの生成でうまく機能するモデルは、ステッカーに適用されると、もはや鮮明なビデオを生成することができない。 このギャップを埋めるために、2段階の微調整パイプラインを使用します。まずはドメイン内の弱いデータを使い、次に、教師のアンサンブル(enmble-of-Teachers)と呼ぶHuman-in-the-loop(HITL)戦略を使います。 複数の教師の最良の性質を、より小さな生徒モデルに蒸留する。 この戦略により、静的画像からスタイルを維持しながら、運動品質の改善を特に目標にすることができることを示す。 推論最適化により、我々のモデルは高品質で興味深く、関連する動きを1秒未満で生成できる8フレームビデオを生成することができる。

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