論文の概要: VideoTetris: Towards Compositional Text-to-Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04277v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 07:20:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:02:21.542603
• Title: VideoTetris: Towards Compositional Text-to-Video Generation
• Title（参考訳）: VideoTetris: 合成テキスト・ビデオ生成を目指して
• Authors: Ye Tian, Ling Yang, Haotian Yang, Yuan Gao, Yufan Deng, Jingmin Chen, Xintao Wang, Zhaochen Yu, Xin Tao, Pengfei Wan, Di Zhang, Bin Cui,
• Abstract要約: VideoTetrisは、合成T2V生成を可能にするフレームワークである。 我々は, VideoTetrisがT2V生成において, 印象的な質的, 定量的な結果をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.395598467837374
• License:
• Abstract: Diffusion models have demonstrated great success in text-to-video (T2V) generation. However, existing methods may face challenges when handling complex (long) video generation scenarios that involve multiple objects or dynamic changes in object numbers. To address these limitations, we propose VideoTetris, a novel framework that enables compositional T2V generation. Specifically, we propose spatio-temporal compositional diffusion to precisely follow complex textual semantics by manipulating and composing the attention maps of denoising networks spatially and temporally. Moreover, we propose an enhanced video data preprocessing to enhance the training data regarding motion dynamics and prompt understanding, equipped with a new reference frame attention mechanism to improve the consistency of auto-regressive video generation. Extensive experiments demonstrate that our VideoTetris achieves impressive qualitative and quantitative results in compositional T2V generation. Code is available at: https://github.com/YangLing0818/VideoTetris
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、テキスト・トゥ・ビデオ(T2V)生成において大きな成功を収めている。 しかし、既存の手法は、複数のオブジェクトを含む複雑な(長い)ビデオ生成シナリオを扱う場合や、オブジェクト番号の動的変更に直面する可能性がある。 これらの制約に対処するために,合成T2V生成を可能にする新しいフレームワークであるVideoTetrisを提案する。 具体的には,空間的・時間的に認知ネットワークの注意マップを操作・構成することにより,複雑なテクスチャ意味を正確に追従する時空間構成拡散を提案する。 さらに,モーションダイナミックスに関するトレーニングデータを強化し,自動回帰ビデオ生成の一貫性を向上させるための参照フレームアテンション機構を新たに備えた,ビデオデータ前処理の強化を提案する。 大規模な実験により, ビデオテトリスは, 合成T2V生成において, 印象的な質的, 定量的な結果が得られることが示された。 コードは、https://github.com/YangLing0818/VideoTetrisで入手できる。

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