論文の概要: Video Diffusion Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03150v2
• Date: Sun, 17 Nov 2024 00:40:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:29.585622
• Title: Video Diffusion Models: A Survey
• Title（参考訳）: ビデオ拡散モデル:サーベイ
• Authors: Andrew Melnik, Michal Ljubljanac, Cong Lu, Qi Yan, Weiming Ren, Helge Ritter,
• Abstract要約: 拡散生成モデルは近年、高品質でコヒーレントなビデオコンテンツを作成し、修正するための強力な技術となっている。 本調査では,映像生成における拡散モデルの重要な構成要素について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7985353171858045
• License:
• Abstract: Diffusion generative models have recently become a powerful technique for creating and modifying high-quality, coherent video content. This survey provides a comprehensive overview of the critical components of diffusion models for video generation, including their applications, architectural design, and temporal dynamics modeling. The paper begins by discussing the core principles and mathematical formulations, then explores various architectural choices and methods for maintaining temporal consistency. A taxonomy of applications is presented, categorizing models based on input modalities such as text prompts, images, videos, and audio signals. Advancements in text-to-video generation are discussed to illustrate the state-of-the-art capabilities and limitations of current approaches. Additionally, the survey summarizes recent developments in training and evaluation practices, including the use of diverse video and image datasets and the adoption of various evaluation metrics to assess model performance. The survey concludes with an examination of ongoing challenges, such as generating longer videos and managing computational costs, and offers insights into potential future directions for the field. By consolidating the latest research and developments, this survey aims to serve as a valuable resource for researchers and practitioners working with video diffusion models. Website: https://github.com/ndrwmlnk/Awesome-Video-Diffusion-Models
• Abstract（参考訳）: 拡散生成モデルは近年、高品質でコヒーレントなビデオコンテンツを作成し、修正するための強力な技術となっている。 本調査は,ビデオ生成における拡散モデルの重要な構成要素について,その応用,アーキテクチャ設計,時間的ダイナミクスモデリングなどについて概説する。 論文は、基本原理と数学的定式化について議論し、その後、時間的一貫性を維持するための様々なアーキテクチャの選択と方法を検討することから始まる。 アプリケーションの分類を示し、テキストプロンプト、画像、ビデオ、音声信号などの入力モダリティに基づいたモデルを分類する。 テキスト・ビデオ・ジェネレーションの進歩は、最先端の能力と現在のアプローチの限界を説明するために議論される。 さらに、多様なビデオおよび画像データセットの使用や、モデルパフォーマンスを評価するためのさまざまな評価指標の採用など、トレーニングと評価のプラクティスの最近の進展について要約している。 この調査は、より長いビデオの生成や計算コストの管理など、進行中の課題を調査し、この分野の将来的な方向性についての洞察を提供する。 最新の研究と開発を統合することで、この調査は、ビデオ拡散モデルを扱う研究者や実践者にとって貴重な情報源となることを目的としている。 Webサイト: https://github.com/ndrwmlnk/Awesome-Video-Diffusion-Models

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