論文の概要: DragAnything: Motion Control for Anything using Entity Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07420v3
• Date: Fri, 15 Mar 2024 05:53:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 10:58:56.890966
• Title: DragAnything: Motion Control for Anything using Entity Representation
• Title（参考訳）: DragAnything:エンティティ表現を用いた任意の物の動作制御
• Authors: Weijia Wu, Zhuang Li, Yuchao Gu, Rui Zhao, Yefei He, David Junhao Zhang, Mike Zheng Shou, Yan Li, Tingting Gao, Di Zhang,
• Abstract要約: DragAnythingは、制御可能なビデオ生成における任意のオブジェクトのモーション制御を実現する。 提案手法は従来の手法(例えばDragNUWA)を26%上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.2017791506088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce DragAnything, which utilizes a entity representation to achieve motion control for any object in controllable video generation. Comparison to existing motion control methods, DragAnything offers several advantages. Firstly, trajectory-based is more userfriendly for interaction, when acquiring other guidance signals (e.g., masks, depth maps) is labor-intensive. Users only need to draw a line (trajectory) during interaction. Secondly, our entity representation serves as an open-domain embedding capable of representing any object, enabling the control of motion for diverse entities, including background. Lastly, our entity representation allows simultaneous and distinct motion control for multiple objects. Extensive experiments demonstrate that our DragAnything achieves state-of-the-art performance for FVD, FID, and User Study, particularly in terms of object motion control, where our method surpasses the previous methods (e.g., DragNUWA) by 26% in human voting.
• Abstract（参考訳）: DragAnythingを導入し、エンティティ表現を利用して、制御可能なビデオ生成における任意のオブジェクトに対するモーション制御を実現する。 既存のモーションコントロール手法と比較して、DragAnythingにはいくつかの利点がある。 第一に、他の誘導信号(マスク、深度マップなど)を取得する場合、トラジェクトリベースの方がインタラクションに親しみやすい。 ユーザはインタラクション中に行(軌道)を描画するだけです。 第二に、私たちのエンティティ表現は、あらゆるオブジェクトを表現できるオープンドメイン埋め込みとして機能し、背景を含む多様なエンティティの動作の制御を可能にします。 最後に、エンティティ表現は複数のオブジェクトに対して同時かつ異なる動作制御を可能にする。 我々のDragAnythingは、FVD, FID, User Studyの最先端性能、特にオブジェクトの動き制御において、従来の手法(例えばDragNUWA)を26%上回る精度で達成している。

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