論文の概要: T2V-Turbo: Breaking the Quality Bottleneck of Video Consistency Model with Mixed Reward Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18750v2
• Date: Fri, 11 Oct 2024 07:50:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:28:26.370021
• Title: T2V-Turbo: Breaking the Quality Bottleneck of Video Consistency Model with Mixed Reward Feedback
• Title（参考訳）: T2V-Turbo:Mixed Reward Feedbackによるビデオ一貫性モデルの高品質化
• Authors: Jiachen Li, Weixi Feng, Tsu-Jui Fu, Xinyi Wang, Sugato Basu, Wenhu Chen, William Yang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,T2V-Turboについて述べる。T2V-Turboは,様々なモデルから得られるフィードバックを,事前学習したT2Vモデルの一貫性蒸留プロセスに統合する。 興味深いことに、我々のT2V-Turboの4段階の世代は、Gen-2とPikaを抜いてVBenchで最高スコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.40967379458752
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• Abstract: Diffusion-based text-to-video (T2V) models have achieved significant success but continue to be hampered by the slow sampling speed of their iterative sampling processes. To address the challenge, consistency models have been proposed to facilitate fast inference, albeit at the cost of sample quality. In this work, we aim to break the quality bottleneck of a video consistency model (VCM) to achieve $\textbf{both fast and high-quality video generation}$. We introduce T2V-Turbo, which integrates feedback from a mixture of differentiable reward models into the consistency distillation (CD) process of a pre-trained T2V model. Notably, we directly optimize rewards associated with single-step generations that arise naturally from computing the CD loss, effectively bypassing the memory constraints imposed by backpropagating gradients through an iterative sampling process. Remarkably, the 4-step generations from our T2V-Turbo achieve the highest total score on VBench, even surpassing Gen-2 and Pika. We further conduct human evaluations to corroborate the results, validating that the 4-step generations from our T2V-Turbo are preferred over the 50-step DDIM samples from their teacher models, representing more than a tenfold acceleration while improving video generation quality.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づくテキスト・ツー・ビデオ(T2V)モデルは大きな成功を収めたが、反復サンプリングプロセスの遅いサンプリング速度によって妨げられ続けている。 この課題に対処するために、サンプル品質のコストにもかかわらず、高速な推論を容易にするために一貫性モデルが提案されている。 本稿では,ビデオ一貫性モデル(VCM)の品質ボトルネックを解消し,高速かつ高品質なビデオ生成を実現することを目的としている。 本稿では,T2V-Turboについて述べる。このT2V-Turboは,様々な報酬モデルから得られるフィードバックを,事前学習したT2Vモデルの一貫性蒸留(CD)プロセスに統合する。 特に、CD損失の計算から自然に生じる単一ステップ世代に関連する報酬を直接最適化し、反復サンプリングプロセスを通じて勾配の逆伝播によるメモリ制約を効果的に回避する。 興味深いことに、我々のT2V-Turboの4段階の世代は、Gen-2とPikaを抜いてVBenchで最高スコアを達成した。 さらに,T2V-Turboの4ステップ世代は,教師モデルから得られた50ステップのDDIMサンプルよりも好まれ,ビデオ生成品質を向上しつつ,10倍以上の加速を示すことが確認された。

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