論文の概要: EffiVED:Efficient Video Editing via Text-instruction Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11568v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 07:05:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 00:40:47.881019
• Title: EffiVED:Efficient Video Editing via Text-instruction Diffusion Models
• Title（参考訳）: EffiVED:テキスト指示拡散モデルによる効率的なビデオ編集
• Authors: Zhenghao Zhang, Zuozhuo Dai, Long Qin, Weizhi Wang,
• Abstract要約: EffiVEDは、命令誘導ビデオ編集をサポートする効率的な拡散ベースモデルである。 我々は、膨大な画像編集データセットとオープンワールドビデオを、EffiVEDをトレーニングするための高品質なデータセットに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.287394166165424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale text-to-video models have shown remarkable abilities, but their direct application in video editing remains challenging due to limited available datasets. Current video editing methods commonly require per-video fine-tuning of diffusion models or specific inversion optimization to ensure high-fidelity edits. In this paper, we introduce EffiVED, an efficient diffusion-based model that directly supports instruction-guided video editing. To achieve this, we present two efficient workflows to gather video editing pairs, utilizing augmentation and fundamental vision-language techniques. These workflows transform vast image editing datasets and open-world videos into a high-quality dataset for training EffiVED. Experimental results reveal that EffiVED not only generates high-quality editing videos but also executes rapidly. Finally, we demonstrate that our data collection method significantly improves editing performance and can potentially tackle the scarcity of video editing data. Code can be found at https://github.com/alibaba/EffiVED.
• Abstract（参考訳）: 大規模なテキスト・ビデオ・モデルは目覚ましい能力を示しているが、ビデオ編集における直接の応用は、利用可能なデータセットが限られているため、依然として困難である。 現在のビデオ編集法では、拡散モデルの微調整や、高忠実度な編集を保証するための特定の反転最適化が一般的である。 本稿では,命令誘導ビデオ編集を直接サポートする効率的な拡散ベースモデルであるEffiVEDを紹介する。 これを実現するために,拡張と基本的視覚言語技術を利用して,ビデオ編集ペアを収集する2つの効率的なワークフローを提案する。 これらのワークフローは、膨大な画像編集データセットとオープンワールドビデオを、EffiVEDをトレーニングするための高品質なデータセットに変換する。 実験結果から,EffiVEDは高品質な編集ビデオを生成するだけでなく,高速に実行可能であることがわかった。 最後に,データ収集手法が編集性能を大幅に向上し,ビデオ編集データの不足に対処できることを実証する。 コードはhttps://github.com/alibaba/EffiVEDにある。

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