論文の概要: StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01434v1
- Date: Thu, 2 May 2024 16:25:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 15:55:39.751268
- Title: StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation
- Title（参考訳）: StoryDiffusion:ロングランジ画像とビデオ生成のための一貫性のある自己認識
- Authors: Yupeng Zhou, Daquan Zhou, Ming-Ming Cheng, Jiashi Feng, Qibin Hou,
- Abstract要約: 本稿では,一貫性自己注意という新たな自己注意計算手法を提案する。
提案手法を長距離ビデオ生成に拡張するために,新しい意味空間時間運動予測モジュールを導入する。
これら2つの新しいコンポーネントを統合することで、StoryDiffusionと呼ばれるフレームワークは、一貫した画像やビデオでテキストベースのストーリーを記述することができます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 117.13475564834458
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: For recent diffusion-based generative models, maintaining consistent content across a series of generated images, especially those containing subjects and complex details, presents a significant challenge. In this paper, we propose a new way of self-attention calculation, termed Consistent Self-Attention, that significantly boosts the consistency between the generated images and augments prevalent pretrained diffusion-based text-to-image models in a zero-shot manner. To extend our method to long-range video generation, we further introduce a novel semantic space temporal motion prediction module, named Semantic Motion Predictor. It is trained to estimate the motion conditions between two provided images in the semantic spaces. This module converts the generated sequence of images into videos with smooth transitions and consistent subjects that are significantly more stable than the modules based on latent spaces only, especially in the context of long video generation. By merging these two novel components, our framework, referred to as StoryDiffusion, can describe a text-based story with consistent images or videos encompassing a rich variety of contents. The proposed StoryDiffusion encompasses pioneering explorations in visual story generation with the presentation of images and videos, which we hope could inspire more research from the aspect of architectural modifications. Our code is made publicly available at https://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion.
- Abstract（参考訳）: 最近の拡散に基づく生成モデルでは、一連の生成した画像、特に被写体と複雑な詳細を含むコンテンツを一貫したコンテンツを維持することが大きな課題である。
本稿では,画像間の一貫性を著しく向上し,事前学習した拡散型画像のテキスト・ツー・イメージモデルをゼロショットで拡張する,一貫性自己注意計算法を提案する。
提案手法を長距離ビデオ生成に拡張するために,セマンティックモーション予測器という新しい意味空間時間的動き予測モジュールを導入する。
セマンティック空間内の2つの提供された画像間の運動条件を推定するように訓練されている。
このモジュールは、生成した画像列をスムーズな遷移と一貫した主題を持つビデオに変換する。
これら2つの新しいコンポーネントをマージすることで、StoryDiffusionと呼ばれるフレームワークは、多種多様なコンテンツを含む一貫した画像やビデオを含むテキストベースのストーリーを記述できる。
提案されたStoryDiffusionは、画像とビデオの提示による視覚的なストーリー生成の先駆的な探索を含んでいる。
私たちのコードはhttps://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion.comで公開されています。
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