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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04324v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 18:50:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:34:04.212358
• 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:
• 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。

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