論文の概要: RACCooN: A Versatile Instructional Video Editing Framework with Auto-Generated Narratives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18406v2
- Date: Mon, 21 Oct 2024 16:18:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:15:13.730691
- Title: RACCooN: A Versatile Instructional Video Editing Framework with Auto-Generated Narratives
- Title（参考訳）: RACCooN: 自動生成ナラティブを備えた多機能な教育用ビデオ編集フレームワーク
- Authors: Jaehong Yoon, Shoubin Yu, Mohit Bansal,
- Abstract要約: 本稿では,RACCooNを提案する。
ビデオ生成モデルは、自動生成された物語や指示を取り入れて、生成されたコンテンツの質と精度を高める。
提案フレームワークは,ビデオ・パラグラフ生成,映像コンテンツ編集において優れた多機能性を示し,さらに拡張するために他のSoTAビデオ生成モデルに組み込むことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.15403987979496
- License:
- Abstract: Recent video generative models primarily rely on carefully written text prompts for specific tasks, like inpainting or style editing. They require labor-intensive textual descriptions for input videos, hindering their flexibility to adapt personal/raw videos to user specifications. This paper proposes RACCooN, a versatile and user-friendly video-to-paragraph-to-video generative framework that supports multiple video editing capabilities such as removal, addition, and modification, through a unified pipeline. RACCooN consists of two principal stages: Video-to-Paragraph (V2P) and Paragraph-to-Video (P2V). In the V2P stage, we automatically describe video scenes in well-structured natural language, capturing both the holistic context and focused object details. Subsequently, in the P2V stage, users can optionally refine these descriptions to guide the video diffusion model, enabling various modifications to the input video, such as removing, changing subjects, and/or adding new objects. The proposed approach stands out from other methods through several significant contributions: (1) RACCooN suggests a multi-granular spatiotemporal pooling strategy to generate well-structured video descriptions, capturing both the broad context and object details without requiring complex human annotations, simplifying precise video content editing based on text for users. (2) Our video generative model incorporates auto-generated narratives or instructions to enhance the quality and accuracy of the generated content. (3) RACCooN also plans to imagine new objects in a given video, so users simply prompt the model to receive a detailed video editing plan for complex video editing. The proposed framework demonstrates impressive versatile capabilities in video-to-paragraph generation, video content editing, and can be incorporated into other SoTA video generative models for further enhancement.
- Abstract（参考訳）: 最近のビデオ生成モデルは、主にインペイントやスタイル編集のような特定のタスクのために、注意深く書かれたテキストプロンプトに依存している。
インプットビデオには労働集約的なテキスト記述が必要で、個人/生のビデオのユーザ仕様への適応の柔軟性を損なう。
本稿では,RACCooNを提案する。RACCooNは汎用的でユーザフレンドリなビデオ-パラグラフ-ビデオ合成フレームワークで,複数のビデオ編集機能(削除,追加,修正など)をサポートする。
RACCooNは、V2P(Video-to-Paragraph)とP2V(Paragraph-to-Video)の2つの主要ステージで構成されている。
V2Pの段階では、ビデオシーンを構造化された自然言語で自動的に記述し、全体的コンテキストと焦点を絞ったオブジェクトの詳細の両方をキャプチャする。
その後、P2Vの段階では、ユーザーはこれらの記述を任意に洗練してビデオ拡散モデルをガイドし、被写体を取り除いたり、変更したり、新しいオブジェクトを追加したりして、入力ビデオに様々な変更を加えることができる。
1)RACCooNは、構造化されたビデオ記述を生成するための多言語時空間プーリング戦略を提案し、複雑な人間のアノテーションを必要とせず、広義のコンテキストとオブジェクトの詳細の両方をキャプチャし、ユーザのテキストに基づいた正確なビデオコンテンツ編集を簡素化する。
2)ビデオ生成モデルは,自動生成した物語や指示を取り入れ,生成したコンテンツの質と精度を高める。
(3) RACCooNは、与えられたビデオの中に新しいオブジェクトを想像する計画もあるので、ユーザーは複雑なビデオ編集のための詳細なビデオ編集プランを受け取るようにモデルに促す。
提案フレームワークは,ビデオ・パラグラフ生成,映像コンテンツ編集において優れた多機能性を示し,さらに拡張するために他のSoTAビデオ生成モデルに組み込むことができる。
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