論文の概要: Animate Your Motion: Turning Still Images into Dynamic Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10179v3
• Date: Tue, 16 Jul 2024 19:29:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 11:56:44.665636
• Title: Animate Your Motion: Turning Still Images into Dynamic Videos
• Title（参考訳）: 静止画をダイナミックビデオに変える「Animate Your Motion」
• Authors: Mingxiao Li, Bo Wan, Marie-Francine Moens, Tinne Tuytelaars,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル入力を管理する新しい手法であるScene and Motion Conditional Diffusion (SMCD)を紹介する。 SMCDは、認識されたモーションコンディショニングモジュールを組み込み、シーン条件を統合するための様々なアプローチを調査する。 我々のデザインは映像の品質、動きの精度、セマンティック・コヒーレンスを大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.63109848837741
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, diffusion models have made remarkable strides in text-to-video generation, sparking a quest for enhanced control over video outputs to more accurately reflect user intentions. Traditional efforts predominantly focus on employing either semantic cues, like images or depth maps, or motion-based conditions, like moving sketches or object bounding boxes. Semantic inputs offer a rich scene context but lack detailed motion specificity; conversely, motion inputs provide precise trajectory information but miss the broader semantic narrative. For the first time, we integrate both semantic and motion cues within a diffusion model for video generation, as demonstrated in Fig 1. To this end, we introduce the Scene and Motion Conditional Diffusion (SMCD), a novel methodology for managing multimodal inputs. It incorporates a recognized motion conditioning module and investigates various approaches to integrate scene conditions, promoting synergy between different modalities. For model training, we separate the conditions for the two modalities, introducing a two-stage training pipeline. Experimental results demonstrate that our design significantly enhances video quality, motion precision, and semantic coherence.
• Abstract（参考訳）: 近年、拡散モデルはテキスト・ビデオ生成において顕著な進歩を遂げており、ユーザの意図をより正確に反映するために、ビデオ出力の制御を強化しようと試みている。 従来の取り組みは主に、画像や深度マップのようなセマンティックな手がかりや、スケッチやオブジェクト境界ボックスの移動といったモーションベースの条件の採用に重点を置いている。 セマンティックな入力はリッチなシーンコンテキストを提供するが、詳細な動きの特異性は欠く; 逆に、モーションインプットは正確な軌跡情報を提供するが、より広いセマンティックな物語を見逃す。 図1に示すように、ビデオ生成のための拡散モデルにおいて、セマンティックキューとモーションキューの両方を初めて統合する。 この目的のために,マルチモーダル入力を管理する新しい手法であるScene and Motion Conditional Diffusion (SMCD)を紹介した。 認識された動作条件モジュールを組み込み、シーン条件を統合する様々なアプローチを調査し、異なるモーダル間のシナジーを促進する。 モデルトレーニングでは、2つのモードの条件を分離し、2段階のトレーニングパイプラインを導入します。 実験により,映像品質,動作精度,セマンティックコヒーレンスを著しく向上させることが示された。

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