論文の概要: UniEdit: A Unified Tuning-Free Framework for Video Motion and Appearance Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13185v2
• Date: Thu, 22 Feb 2024 03:56:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 11:54:53.604358
• Title: UniEdit: A Unified Tuning-Free Framework for Video Motion and Appearance Editing
• Title（参考訳）: UniEdit:ビデオモーションと外観編集のための統合チューニングフリーフレームワーク
• Authors: Jianhong Bai, Tianyu He, Yuchi Wang, Junliang Guo, Haoji Hu, Zuozhu Liu, Jiang Bian
• Abstract要約: ビデオモーションと外観編集の両方をサポートする、チューニング不要のフレームワークであるUniEditを提示する。 映像コンテンツを保存しながら動きの編集を実現するため,補助的な動き参照と再構成のブランチを導入する。 得られた特徴は、時間的および空間的自己注意層を介して、主編集経路に注入される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.552092989541006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in text-guided video editing have showcased promising results in appearance editing (e.g., stylization). However, video motion editing in the temporal dimension (e.g., from eating to waving), which distinguishes video editing from image editing, is underexplored. In this work, we present UniEdit, a tuning-free framework that supports both video motion and appearance editing by harnessing the power of a pre-trained text-to-video generator within an inversion-then-generation framework. To realize motion editing while preserving source video content, based on the insights that temporal and spatial self-attention layers encode inter-frame and intra-frame dependency respectively, we introduce auxiliary motion-reference and reconstruction branches to produce text-guided motion and source features respectively. The obtained features are then injected into the main editing path via temporal and spatial self-attention layers. Extensive experiments demonstrate that UniEdit covers video motion editing and various appearance editing scenarios, and surpasses the state-of-the-art methods. Our code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: テキストガイドビデオ編集の最近の進歩は、外観編集(例えばスタイライゼーション)に有望な結果をもたらしている。 しかし、映像編集と映像編集を区別する時間的次元(例えば、食事から手振りまで)の動画モーション編集は過小評価されている。 Inversion-then-generation framework内で,事前学習したテキスト・ツー・ビデオ・ジェネレータのパワーを活用することで,動画の動作と外観編集の両方をサポートするチューニング不要フレームワークUniEditを提案する。 フレーム間およびフレーム間依存関係をそれぞれコードする時間的自己注意層と空間的自己意識層とに基づいて、映像コンテンツを保存しながら、モーション編集を実現するため、テキスト誘導動作とソース特徴をそれぞれ生成するために、補助的な動き参照と再構成分岐を導入する。 得られた特徴は、時間的および空間的自己アテンション層を介して主編集経路に注入される。 広範な実験により、unieditはビデオモーション編集と様々な外観編集シナリオをカバーし、最先端の手法を上回っていることが示されている。 私たちのコードは公開されます。

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