論文の概要: UniCtrl: Improving the Spatiotemporal Consistency of Text-to-Video Diffusion Models via Training-Free Unified Attention Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02332v2
• Date: Tue, 5 Mar 2024 13:58:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 17:26:16.344506
• Title: UniCtrl: Improving the Spatiotemporal Consistency of Text-to-Video Diffusion Models via Training-Free Unified Attention Control
• Title（参考訳）: UniCtrl: 学習自由統一注意制御によるテキスト・ビデオ拡散モデルの時空間整合性の改善
• Authors: Xuweiyi Chen, Tian Xia, and Sihan Xu
• Abstract要約: テキスト・ツー・ビデオモデルによって生成されたビデオの一貫性と多様性を、追加のトレーニングなしで向上するプラグイン・アンド・プレイ方式であるUniCtrlを紹介する。 本研究は、UniCtrlが様々なテキスト・ビデオ・モデルの強化に有効であることを示し、その有効性を確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3577715662768295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video Diffusion Models have been developed for video generation, usually integrating text and image conditioning to enhance control over the generated content. Despite the progress, ensuring consistency across frames remains a challenge, particularly when using text prompts as control conditions. To address this problem, we introduce UniCtrl, a novel, plug-and-play method that is universally applicable to improve the spatiotemporal consistency and motion diversity of videos generated by text-to-video models without additional training. UniCtrl ensures semantic consistency across different frames through cross-frame self-attention control, and meanwhile, enhances the motion quality and spatiotemporal consistency through motion injection and spatiotemporal synchronization. Our experimental results demonstrate UniCtrl's efficacy in enhancing various text-to-video models, confirming its effectiveness and universality.
• Abstract（参考訳）: ビデオ拡散モデルはビデオ生成のために開発されており、通常はテキストと画像条件を統合して生成されたコンテンツの制御を強化する。 進歩にもかかわらず、特にテキストプロンプトを制御条件として使用する場合、フレーム間の一貫性の確保は依然として課題である。 そこで本研究では,テキスト対ビデオモデルによる映像の時空間的一貫性と動きの多様性を改善するために,新たなプラグ・アンド・プレイ方式であるunictrlを提案する。 UniCtrlは、フレーム間の自己アテンション制御を通じて、異なるフレーム間のセマンティック一貫性を保証すると同時に、モーションインジェクションと時空間同期によって、運動品質と時空間一貫性を高める。 実験の結果、UniCtrlは様々なテキスト・ビデオ・モデルを強化し、その有効性と普遍性を確認した。

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