論文の概要: Customize-A-Video: One-Shot Motion Customization of Text-to-Video Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14780v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 18:38:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 14:04:34.225526
• Title: Customize-A-Video: One-Shot Motion Customization of Text-to-Video Diffusion Models
• Title（参考訳）: Customize-A-Video: テキスト・ビデオ拡散モデルのワンショットモーションカスタマイズ
• Authors: Yixuan Ren, Yang Zhou, Jimei Yang, Jing Shi, Difan Liu, Feng Liu, Mingi Kwon, Abhinav Shrivastava
• Abstract要約: 本研究では,単一参照ビデオからの動作をモデル化し,空間的・時間的変化のある新しい主題やシーンに適応するCustomize-A-Videoを提案する。 提案手法は、カスタムビデオ生成や編集、映像の外観のカスタマイズ、複数動作の組み合わせなど、様々な下流タスクに容易に拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.65904921917907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image customization has been extensively studied in text-to-image (T2I) diffusion models, leading to impressive outcomes and applications. With the emergence of text-to-video (T2V) diffusion models, its temporal counterpart, motion customization, has not yet been well investigated. To address the challenge of one-shot motion customization, we propose Customize-A-Video that models the motion from a single reference video and adapting it to new subjects and scenes with both spatial and temporal varieties. It leverages low-rank adaptation (LoRA) on temporal attention layers to tailor the pre-trained T2V diffusion model for specific motion modeling from the reference videos. To disentangle the spatial and temporal information during the training pipeline, we introduce a novel concept of appearance absorbers that detach the original appearance from the single reference video prior to motion learning. Our proposed method can be easily extended to various downstream tasks, including custom video generation and editing, video appearance customization, and multiple motion combination, in a plug-and-play fashion. Our project page can be found at https://anonymous-314.github.io.
• Abstract（参考訳）: 画像のカスタマイズはテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルで広く研究され、印象的な結果と応用をもたらした。 text-to-video(t2v)拡散モデルが出現した現在、その時間的対応であるモーション・カスタマイゼーションはまだ十分に研究されていない。 ワンショットモーションカスタマイズの課題に対処するために,単一参照ビデオからのモーションをモデル化し,空間的・時間的変化のある新しい主題やシーンに適応するCustomize-A-Videoを提案する。 時間的注意層に対する低ランク適応(lora)を利用して、参照ビデオから特定の動きモデリングのために事前訓練されたt2v拡散モデルを調整する。 トレーニングパイプライン中における空間的・時間的情報を切り離すため,動作学習に先立って,元の外観を単一の参照ビデオから切り離した外観吸収器の概念を導入する。 提案手法は,プラグイン・アンド・プレイ方式で,カスタムビデオ生成・編集,映像表示のカスタマイズ,複数動作の組み合わせなど,さまざまな下流タスクに容易に拡張できる。 プロジェクトページはhttps://anonymous-314.github.ioで閲覧できます。

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