論文の概要: Grid Diffusion Models for Text-to-Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00234v1
• Date: Sat, 30 Mar 2024 03:50:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 06:36:22.066435
• Title: Grid Diffusion Models for Text-to-Video Generation
• Title（参考訳）: テキスト・ビデオ生成のためのグリッド拡散モデル
• Authors: Taegyeong Lee, Soyeong Kwon, Taehwan Kim,
• Abstract要約: 既存のビデオ生成手法の多くは、時間次元を考慮した3D U-Netアーキテクチャまたは自己回帰生成を使用する。 アーキテクチャにおける時間次元を伴わないテキスト・ビデオ生成と大規模なテキスト・ビデオ・ペア・データセットのための,単純だが効果的な新しいグリッド拡散法を提案する。 提案手法は,定量評価と定性評価の両方において既存手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.531998650341267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances in the diffusion models have significantly improved text-to-image generation. However, generating videos from text is a more challenging task than generating images from text, due to the much larger dataset and higher computational cost required. Most existing video generation methods use either a 3D U-Net architecture that considers the temporal dimension or autoregressive generation. These methods require large datasets and are limited in terms of computational costs compared to text-to-image generation. To tackle these challenges, we propose a simple but effective novel grid diffusion for text-to-video generation without temporal dimension in architecture and a large text-video paired dataset. We can generate a high-quality video using a fixed amount of GPU memory regardless of the number of frames by representing the video as a grid image. Additionally, since our method reduces the dimensions of the video to the dimensions of the image, various image-based methods can be applied to videos, such as text-guided video manipulation from image manipulation. Our proposed method outperforms the existing methods in both quantitative and qualitative evaluations, demonstrating the suitability of our model for real-world video generation.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの最近の進歩は、テキスト・画像生成を大幅に改善した。 しかし、より大きなデータセットと高い計算コストのために、テキストからビデオを生成することは、テキストから画像を生成するよりも難しい作業である。 既存のビデオ生成手法の多くは、時間次元を考慮した3D U-Netアーキテクチャまたは自己回帰生成を使用する。 これらの手法は大規模なデータセットを必要とし、テキスト・ツー・イメージ生成と比較して計算コストに制限がある。 これらの課題に対処するために、アーキテクチャの時間次元と大規模なテキスト-ビデオペア化データセットを使わずに、テキスト-ビデオ生成のための単純かつ効果的な新しいグリッド拡散を提案する。 我々は,映像をグリッド画像として表現することにより,フレーム数に関係なく,一定量のGPUメモリを用いて高品質な映像を生成することができる。 さらに,本手法は映像の寸法を画像の寸法に還元するので,テキスト誘導による画像操作など,様々な画像ベースの手法をビデオに適用することができる。 提案手法は,実世界の映像生成におけるモデルの有効性を実証し,定量評価と定性評価の両面で既存手法より優れていることを示す。

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