論文の概要: I4VGen: Image as Stepping Stone for Text-to-Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02230v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 11:48:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 16:32:17.877609
• Title: I4VGen: Image as Stepping Stone for Text-to-Video Generation
• Title（参考訳）: I4VGen:テキスト・ビデオ・ジェネレーションのためのステッピングストーンとしてのイメージ
• Authors: Xiefan Guo, Jinlin Liu, Miaomiao Cui, Di Huang,
• Abstract要約: I4VGenは、トレーニングフリーでプラグアンドプレイのビデオ拡散推論フレームワークである。 堅牢な画像技術を活用することで、テキスト・ビデオ生成を強化する。 I4VGenは、より高いビジュアルリアリズムとテキスト忠実度を持つビデオを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.3850273729521
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-video generation has lagged behind text-to-image synthesis in quality and diversity due to the complexity of spatio-temporal modeling and limited video-text datasets. This paper presents I4VGen, a training-free and plug-and-play video diffusion inference framework, which enhances text-to-video generation by leveraging robust image techniques. Specifically, following text-to-image-to-video, I4VGen decomposes the text-to-video generation into two stages: anchor image synthesis and anchor image-guided video synthesis. Correspondingly, a well-designed generation-selection pipeline is employed to achieve visually-realistic and semantically-faithful anchor image, and an innovative Noise-Invariant Video Score Distillation Sampling is incorporated to animate the image to a dynamic video, followed by a video regeneration process to refine the video. This inference strategy effectively mitigates the prevalent issue of non-zero terminal signal-to-noise ratio. Extensive evaluations show that I4VGen not only produces videos with higher visual realism and textual fidelity but also integrates seamlessly into existing image-to-video diffusion models, thereby improving overall video quality.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・ビデオ生成は、時空間モデリングと制限されたビデオテキストデータセットの複雑さにより、品質と多様性のテキスト・ツー・イメージ合成に遅れを取っている。 本稿では、ロバストな画像技術を活用して、テキスト・ツー・ビデオ生成を向上させる、トレーニングフリーでプラグ・アンド・プレイの動画拡散推論フレームワークであるI4VGenを提案する。 具体的には、テキスト・トゥ・イメージ・トゥ・ビデオに続いて、I4VGenは、テキスト・トゥ・ビデオ生成をアンカー画像合成とアンカー画像誘導ビデオ合成の2段階に分解する。 それに対応して、視覚的にリアルでセマンティックに忠実なアンカー画像を実現するために、よく設計された世代選択パイプラインが採用され、ダイナミックビデオに画像をアニメーションするために、革新的なノイズ不変ビデオスコア蒸留サンプリングが組み込まれ、その後、ビデオ再生処理によって映像を洗練する。 この推論戦略は、非ゼロ終端信号対雑音比の一般的な問題を効果的に緩和する。 広汎な評価の結果,I4VGenは高解像度のビジュアルリアリズムとテキスト忠実度を持つビデオを生成するだけでなく,既存の画像とビデオの拡散モデルとシームレスに統合することで,全体的な画質の向上を実現している。

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