論文の概要: Follow-Your-Click: Open-domain Regional Image Animation via Short Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08268v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 05:44:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 15:15:54.661008
• Title: Follow-Your-Click: Open-domain Regional Image Animation via Short Prompts
• Title（参考訳）: Follow-Your-Click:ショートによるオープンドメイン地域画像アニメーション 演目
• Authors: Yue Ma, Yingqing He, Hongfa Wang, Andong Wang, Chenyang Qi, Chengfei Cai, Xiu Li, Zhifeng Li, Heung-Yeung Shum, Wei Liu, and Qifeng Chen
• Abstract要約: 簡単なユーザクリックで画像アニメーションを実現するために,Follow-Your-Clickという実用的なフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、従来の方法よりもシンプルで正確なユーザ制御と、より優れた生成性能を備えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.5094490054134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Despite recent advances in image-to-video generation, better controllability and local animation are less explored. Most existing image-to-video methods are not locally aware and tend to move the entire scene. However, human artists may need to control the movement of different objects or regions. Additionally, current I2V methods require users not only to describe the target motion but also to provide redundant detailed descriptions of frame contents. These two issues hinder the practical utilization of current I2V tools. In this paper, we propose a practical framework, named Follow-Your-Click, to achieve image animation with a simple user click (for specifying what to move) and a short motion prompt (for specifying how to move). Technically, we propose the first-frame masking strategy, which significantly improves the video generation quality, and a motion-augmented module equipped with a short motion prompt dataset to improve the short prompt following abilities of our model. To further control the motion speed, we propose flow-based motion magnitude control to control the speed of target movement more precisely. Our framework has simpler yet precise user control and better generation performance than previous methods. Extensive experiments compared with 7 baselines, including both commercial tools and research methods on 8 metrics, suggest the superiority of our approach. Project Page: https://follow-your-click.github.io/
• Abstract（参考訳）: 近年のイメージ・ツー・ビデオ生成の進歩にもかかわらず、制御性の向上と局所アニメーションの探索は少ない。 既存のイメージ・ツー・ビデオの手法の多くは、局所的に認識されておらず、シーン全体を移動させる傾向がある。 しかし、人間の芸術家は異なる物体や地域の動きを制御する必要があるかもしれない。 さらに、現在のI2V方式では、ユーザが対象の動作を記述するだけでなく、フレーム内容の冗長な詳細記述を提供する必要がある。 これらの2つの問題は、現在のI2Vツールの実用化を妨げている。 本稿では,Follow-Your-Clickという,簡単なユーザクリックと短い動作プロンプトで画像アニメーションを実現するための,実用的なフレームワークを提案する。 技術的には、映像生成の質を著しく向上させる第1フレームマスキング戦略と、短動きプロンプトデータセットを備えたモーション拡張モジュールを提案する。 運動速度をより正確に制御するために,より正確に目標運動の速度を制御するフローベース運動量制御を提案する。 我々のフレームワークは、従来の方法よりもシンプルで正確なユーザ制御と、より優れた生成性能を備えています。 商業ツールと8つのメトリクスに関する研究手法を含む7つの基準線と比較して、大規模な実験は、我々のアプローチの優位性を示唆している。 Project Page: https://follow-your-click.github.io/

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