論文の概要: Searching Priors Makes Text-to-Video Synthesis Better

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03215v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 12:53:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 18:30:28.132011
• Title: Searching Priors Makes Text-to-Video Synthesis Better
• Title（参考訳）: テキストとビデオの合成がより良くなる検索プライオリティ
• Authors: Haoran Cheng, Liang Peng, Linxuan Xia, Yuepeng Hu, Hengjia Li, Qinglin Lu, Xiaofei He, Boxi Wu,
• Abstract要約: 一般的なテキスト・ツー・ビデオ(T2V)生成プロセスを検索ベースで生成するパイプラインとして再構築する。 モデルトレーニングをスケールアップする代わりに、既存の動画を前向きのデータベースとして使用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.314105189868588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Significant advancements in video diffusion models have brought substantial progress to the field of text-to-video (T2V) synthesis. However, existing T2V synthesis model struggle to accurately generate complex motion dynamics, leading to a reduction in video realism. One possible solution is to collect massive data and train the model on it, but this would be extremely expensive. To alleviate this problem, in this paper, we reformulate the typical T2V generation process as a search-based generation pipeline. Instead of scaling up the model training, we employ existing videos as the motion prior database. Specifically, we divide T2V generation process into two steps: (i) For a given prompt input, we search existing text-video datasets to find videos with text labels that closely match the prompt motions. We propose a tailored search algorithm that emphasizes object motion features. (ii) Retrieved videos are processed and distilled into motion priors to fine-tune a pre-trained base T2V model, followed by generating desired videos using input prompt. By utilizing the priors gleaned from the searched videos, we enhance the realism of the generated videos' motion. All operations can be finished on a single NVIDIA RTX 4090 GPU. We validate our method against state-of-the-art T2V models across diverse prompt inputs. The code will be public.
• Abstract（参考訳）: ビデオ拡散モデルの顕著な進歩は、テキスト・ツー・ビデオ(T2V)合成の分野に大きな進歩をもたらした。 しかし、既存のT2V合成モデルは、複雑な動きのダイナミクスを正確に生成するのに苦労し、ビデオリアリズムの低減につながった。 可能な解決策の1つは、大量のデータを収集し、その上でモデルをトレーニングすることだが、これは非常に高価だろう。 この問題を軽減するため,本論文では,一般的なT2V生成プロセスを検索ベース生成パイプラインとして再構成する。 モデルトレーニングをスケールアップする代わりに、既存の動画を前向きのデータベースとして使用しています。 具体的には、T2V生成プロセスを2つのステップに分けます。 i) 与えられたプロンプト入力に対して,既存のテキストビデオデータセットを検索して,プロンプト動作と密接に一致するテキストラベル付きビデオを探す。 本研究では,物体の運動特徴を強調するアルゴリズムを提案する。 (II) 検索ビデオは、予め訓練されたベースT2Vモデルを微調整し、入力プロンプトを用いて所望のビデオを生成する前に処理・蒸留される。 検索したビデオから得られた先行情報を利用することで、生成されたビデオの動きのリアリズムを高める。 すべての操作は1つのNVIDIA RTX 4090 GPUで完了することができる。 我々は,多種多様なインプットを用いた最先端T2Vモデルに対して本手法の有効性を検証した。 コードは公開されます。

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