論文の概要: SSM Meets Video Diffusion Models: Efficient Video Generation with Structured State Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07711v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 14:53:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 21:16:17.394195
• Title: SSM Meets Video Diffusion Models: Efficient Video Generation with Structured State Spaces
• Title（参考訳）: SSMがビデオ拡散モデルを発表:構造化状態空間を用いた効率的なビデオ生成
• Authors: Yuta Oshima, Shohei Taniguchi, Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo
• Abstract要約: 映像生成のための近年の拡散モデルでは、時間的特徴を抽出するために注意層を主に利用している。 我々は、より長いビデオシーケンスを生成するために状態空間モデル(SSM)を活用することを提案する。 我々のSSMベースのモデルは、注目ベースのモデルと競合するFVDスコアを維持しながら、長いシーケンスでメモリ消費を大幅に削減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.10192935898433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given the remarkable achievements in image generation through diffusion models, the research community has shown increasing interest in extending these models to video generation. Recent diffusion models for video generation have predominantly utilized attention layers to extract temporal features. However, attention layers are limited by their memory consumption, which increases quadratically with the length of the sequence. This limitation presents significant challenges when attempting to generate longer video sequences using diffusion models. To overcome this challenge, we propose leveraging state-space models (SSMs). SSMs have recently gained attention as viable alternatives due to their linear memory consumption relative to sequence length. In the experiments, we first evaluate our SSM-based model with UCF101, a standard benchmark of video generation. In addition, to investigate the potential of SSMs for longer video generation, we perform an experiment using the MineRL Navigate dataset, varying the number of frames to 64 and 150. In these settings, our SSM-based model can considerably save memory consumption for longer sequences, while maintaining competitive FVD scores to the attention-based models. Our codes are available at https://github.com/shim0114/SSM-Meets-Video-Diffusion-Models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルによる画像生成における顕著な成果を踏まえ、研究コミュニティはこれらのモデルをビデオ生成に拡張することへの関心が高まっている。 近年,映像生成のための拡散モデルでは,注意層を用いて時間的特徴を抽出している。 しかし、アテンション層はメモリ消費によって制限され、シーケンスの長さとともに二次的に増加する。 この制限は拡散モデルを用いてより長いビデオシーケンスを生成しようとする際の大きな課題となる。 この課題を克服するために、状態空間モデル(SSM)の活用を提案する。 SSMは、最近、シーケンス長に対する線形メモリ消費のために、有効な代替手段として注目されている。 実験では,ビデオ生成の標準ベンチマークであるUCF101を用いて,まずSSMモデルを評価する。 また,より長い映像生成のためのssmsの可能性を検討するために,ミネルナビゲーションデータセットを用いて,フレーム数を64および150に変化させる実験を行った。 これらの設定では、我々のSSMベースのモデルは、注意ベースのモデルと競合するFVDスコアを維持しながら、長いシーケンスでメモリ消費を大幅に削減することができる。 私たちのコードはhttps://github.com/shim0114/SSM-Meets-Video-Diffusion-Modelsで利用可能です。

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