論文の概要: Temporally Consistent Object Editing in Videos using Extended Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00272v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 02:31:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 07:54:19.379813
• Title: Temporally Consistent Object Editing in Videos using Extended Attention
• Title（参考訳）: 拡張注意を用いたビデオにおける時間的一貫性のあるオブジェクト編集
• Authors: AmirHossein Zamani, Amir G. Aghdam, Tiberiu Popa, Eugene Belilovsky,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した画像拡散モデルを用いて映像を編集する手法を提案する。 編集された情報がすべてのビデオフレームで一貫していることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.605596668263173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image generation and editing have seen a great deal of advancements with the rise of large-scale diffusion models that allow user control of different modalities such as text, mask, depth maps, etc. However, controlled editing of videos still lags behind. Prior work in this area has focused on using 2D diffusion models to globally change the style of an existing video. On the other hand, in many practical applications, editing localized parts of the video is critical. In this work, we propose a method to edit videos using a pre-trained inpainting image diffusion model. We systematically redesign the forward path of the model by replacing the self-attention modules with an extended version of attention modules that creates frame-level dependencies. In this way, we ensure that the edited information will be consistent across all the video frames no matter what the shape and position of the masked area is. We qualitatively compare our results with state-of-the-art in terms of accuracy on several video editing tasks like object retargeting, object replacement, and object removal tasks. Simulations demonstrate the superior performance of the proposed strategy.
• Abstract（参考訳）: 画像生成と編集は、テキスト、マスク、深度マップなどの様々なモードをユーザが制御できる大規模拡散モデルの台頭とともに、大きな進歩を遂げてきた。 しかし、動画の編集はいまだに遅れている。 この領域での以前の研究は、既存のビデオのスタイルを世界規模で変えるために2次元拡散モデルを使うことに重点を置いていた。 一方、多くの実用的なアプリケーションでは、ビデオのローカライズされた部分の編集が重要である。 本研究では,事前に学習した画像拡散モデルを用いて映像を編集する手法を提案する。 フレームレベルの依存関係を生成するアテンションモジュールの拡張バージョンに自己アテンションモジュールを置き換えることで,モデルの前方経路を体系的に再設計する。 このようにして、マスク領域の形状や位置がどうであれ、編集された情報がすべてのビデオフレームに整合していることを保証する。 我々は、オブジェクトの再ターゲティング、オブジェクト置換、オブジェクト削除タスクなど、いくつかのビデオ編集タスクの精度の観点から、我々の結果を最先端のものと質的に比較する。 シミュレーションは提案手法の優れた性能を示す。

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