論文の概要: SF-V: Single Forward Video Generation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04324v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 17:58:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 13:20:50.150199
• Title: SF-V: Single Forward Video Generation Model
• Title（参考訳）: SF-V:シングルフォワードビデオ生成モデル
• Authors: Zhixing Zhang, Yanyu Li, Yushu Wu, Yanwu Xu, Anil Kag, Ivan Skorokhodov, Willi Menapace, Aliaksandr Siarohin, Junli Cao, Dimitris Metaxas, Sergey Tulyakov, Jian Ren,
• Abstract要約: そこで本稿では,単段階ビデオ生成モデルを得るための新しい手法を提案する。 実験により,提案手法は計算オーバーヘッドを大幅に低減した合成ビデオの競合生成品質を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.292575082410785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion-based video generation models have demonstrated remarkable success in obtaining high-fidelity videos through the iterative denoising process. However, these models require multiple denoising steps during sampling, resulting in high computational costs. In this work, we propose a novel approach to obtain single-step video generation models by leveraging adversarial training to fine-tune pre-trained video diffusion models. We show that, through the adversarial training, the multi-steps video diffusion model, i.e., Stable Video Diffusion (SVD), can be trained to perform single forward pass to synthesize high-quality videos, capturing both temporal and spatial dependencies in the video data. Extensive experiments demonstrate that our method achieves competitive generation quality of synthesized videos with significantly reduced computational overhead for the denoising process (i.e., around $23\times$ speedup compared with SVD and $6\times$ speedup compared with existing works, with even better generation quality), paving the way for real-time video synthesis and editing. More visualization results are made publicly available at https://snap-research.github.io/SF-V.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づくビデオ生成モデルは、反復的復調過程を通じて高忠実度ビデオを得るのに顕著な成功を収めた。 しかし、これらのモデルはサンプリング中に複数の復調ステップを必要とするため、計算コストが高い。 本研究では,一段階の映像生成モデルを得るための新しい手法を提案する。 本研究では,複数段映像拡散モデル(SVD)を用いて,映像データの時間的・空間的依存関係を抽出し,高品質な映像を合成するために,単一の前方通過を訓練することができることを示す。 大規模な実験により,本手法は,デノナイズ処理の計算オーバーヘッドを大幅に低減した合成ビデオの競合生成品質(SVDに比べて約23ドル,SVDでは6ドル,より優れた生成品質では6ドル)を実現し,リアルタイムビデオ合成と編集の道を開いた。 さらなる視覚化結果はhttps://snap-research.github.io/SF-Vで公開されている。

関連論文リスト

• xGen-VideoSyn-1: High-fidelity Text-to-Video Synthesis with Compressed Representations [120.52120919834988]
  xGen-SynVideo-1(xGen-SynVideo-1)は、テキスト記述からリアルなシーンを生成することができるテキスト・ツー・ビデオ(T2V)生成モデルである。 VidVAEはビデオデータを空間的にも時間的にも圧縮し、視覚トークンの長さを大幅に削減する。 DiTモデルは、空間的および時間的自己アテンション層を取り入れ、異なる時間枠とアスペクト比をまたいだ堅牢な一般化を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T17:55:22Z)
• Fine-gained Zero-shot Video Sampling [21.42513407755273]
  我々は,$mathcalZS2$と表記されるZero-Shotビデオサンプリングアルゴリズムを提案する。 $mathcalZS2$は、トレーニングや最適化なしに高品質のビデオクリップを直接サンプリングすることができる。 ゼロショットビデオ生成における最先端のパフォーマンスを達成し、時々最新の教師付き手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T09:36:58Z)
• ZeroSmooth: Training-free Diffuser Adaptation for High Frame Rate Video Generation [81.90265212988844]
  本稿では,プラグイン・アンド・プレイ方式で生成ビデオモデルを作成するためのトレーニング不要なビデオ手法を提案する。 我々は,映像モデルを隠れ状態補正モジュールを備えた自己カスケード映像拡散モデルに変換する。 私たちのトレーニングフリーの手法は、巨大な計算リソースと大規模データセットによってサポートされているトレーニングモデルにさえ匹敵するものです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T00:31:13Z)
• Stable Video Diffusion: Scaling Latent Video Diffusion Models to Large Datasets [36.95521842177614]
  本稿では,高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細映像・高精細映像・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細 我々は,テキスト・ツー・イメージ・プレトレーニング,ビデオ・プレトレーニング,高品質ビデオファインタニングの3つの異なる段階を同定し,評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-25T22:28:38Z)
• Preserve Your Own Correlation: A Noise Prior for Video Diffusion Models [52.93036326078229]
  画像生成のための数十億のデータセットが市販されているが、同じスケールの同様のビデオデータを集めることは依然として難しい。 本研究では,ビデオ合成タスクの実用的な解決策として,ビデオデータを用いた事前学習画像拡散モデルの微調整について検討する。 我々のモデルであるPreserve Your Own correlation (PYoCo)は、UCF-101およびMSR-VTTベンチマークでSOTAゼロショットのテキスト・ビデオ結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T17:59:16Z)
• VideoFusion: Decomposed Diffusion Models for High-Quality Video Generation [88.49030739715701]
  本研究は, フレームごとのノイズを, 全フレーム間で共有されるベースノイズ, 時間軸に沿って変化する残雑音に分解することで, 拡散過程を分解する。 様々なデータセットの実験により,ビデオフュージョンと呼ばれる我々の手法が,高品質なビデオ生成において,GANベースと拡散ベースの両方の選択肢を上回ることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T02:16:39Z)
• Video Diffusion Models [47.99413440461512]
  時間的コヒーレントな高忠実度ビデオの生成は、生成モデリング研究において重要なマイルストーンである。 本稿では,ビデオ生成のための拡散モデルを提案する。 そこで本研究では,テキスト条件付きビデオ生成タスクにおける最初の結果と,未条件のビデオ生成ベンチマークにおける最新結果について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-07T14:08:02Z)
• Non-Adversarial Video Synthesis with Learned Priors [53.26777815740381]
  我々は、参照入力フレームを使わずに、遅延雑音ベクトルからビデオを生成する問題に焦点をあてる。 本研究では,入力潜時空間,繰り返しニューラルネットワークの重み付け,非対角学習によるジェネレータを協調的に最適化する手法を開発した。 提案手法は,既存の最先端手法と比較して高品質なビデオを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-21T02:57:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。