論文の概要: EVA: Zero-shot Accurate Attributes and Multi-Object Video Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16111v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 12:04:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 17:35:42.941905
• Title: EVA: Zero-shot Accurate Attributes and Multi-Object Video Editing
• Title（参考訳）: EVA: ゼロショット精度属性とマルチオブジェクトビデオ編集
• Authors: Xiangpeng Yang, Linchao Zhu, Hehe Fan, Yi Yang,
• Abstract要約: 現在のビデオ編集方法は、元のレイアウトを維持しながら、前景と背景を同時に編集することができない。 複雑な動きを持つ人間中心のビデオに合わせた、textbfzero-shot と textbfmulti-attribute ビデオ編集フレームワークである EVA を紹介する。 EVAは、複数のオブジェクトの編集シナリオに容易に一般化でき、正確なIDマッピングを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.15822650722473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Current diffusion-based video editing primarily focuses on local editing (\textit{e.g.,} object/background editing) or global style editing by utilizing various dense correspondences. However, these methods often fail to accurately edit the foreground and background simultaneously while preserving the original layout. We find that the crux of the issue stems from the imprecise distribution of attention weights across designated regions, including inaccurate text-to-attribute control and attention leakage. To tackle this issue, we introduce EVA, a \textbf{zero-shot} and \textbf{multi-attribute} video editing framework tailored for human-centric videos with complex motions. We incorporate a Spatial-Temporal Layout-Guided Attention mechanism that leverages the intrinsic positive and negative correspondences of cross-frame diffusion features. To avoid attention leakage, we utilize these correspondences to boost the attention scores of tokens within the same attribute across all video frames while limiting interactions between tokens of different attributes in the self-attention layer. For precise text-to-attribute manipulation, we use discrete text embeddings focused on specific layout areas within the cross-attention layer. Benefiting from the precise attention weight distribution, EVA can be easily generalized to multi-object editing scenarios and achieves accurate identity mapping. Extensive experiments demonstrate EVA achieves state-of-the-art results in real-world scenarios. Full results are provided at https://knightyxp.github.io/EVA/
• Abstract（参考訳）: 現在の拡散ベースのビデオ編集は、主に局所的な編集(\textit{e g ,} オブジェクト/バックグラウンド編集)や、様々な密接な対応を利用してグローバルなスタイルの編集に焦点を当てている。 しかし、これらの手法は、元のレイアウトを維持しながら、前景と背景を同時に正確に編集することができないことが多い。 問題の原因は,不正確なテキスト・ツー・アトリビュート制御やアテンション・リークなど,特定領域にまたがる注意重みの不正確な分布に起因する。 この問題に対処するために,複雑な動きを持つ人間中心ビデオに適した,EVA, \textbf{zero-shot} および \textbf{multi-attribute} ビデオ編集フレームワークを紹介する。 クロスフレーム拡散特性の固有正および負の対応性を利用する空間時間レイアウト誘導注意機構を組み込んだ。 注意漏洩を避けるため,これらの対応を利用して,すべてのビデオフレームにまたがる同一属性内のトークンの注意スコアを向上するとともに,自己注意層内の異なる属性のトークン間の相互作用を制限する。 正確にテキスト・ツー・アトリビュート操作を行うには、クロスアテンション層内の特定のレイアウト領域に焦点を当てた個別のテキスト埋め込みを使用する。 EVAは、正確な注意重み分布から、多目的編集シナリオに容易に一般化でき、正確なIDマッピングを実現することができる。 大規模な実験は、EVAが現実世界のシナリオで最先端の結果を達成することを実証している。 完全な結果はhttps://knightyxp.github.io/EVA/で提供される。

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