論文の概要: NaRCan: Natural Refined Canonical Image with Integration of Diffusion Prior for Video Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06523v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 15:21:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:36:53.747482
• Title: NaRCan: Natural Refined Canonical Image with Integration of Diffusion Prior for Video Editing
• Title（参考訳）: NaRCan: ビデオ編集に先立って拡散を統合した自然な精細カノニカルイメージ
• Authors: Ting-Hsuan Chen, Jiewen Chan, Hau-Shiang Shiu, Shih-Han Yen, Chang-Han Yeh, Yu-Lun Liu,
• Abstract要約: 我々は,高品質な自然な標準画像を生成する前に,ハイブリッドな変形場と拡散を統合したビデオ編集フレームワークであるNaRCanを提案する。 提案手法は,グローバルな動きをモデル化するためにホモグラフィを使用し,局所的な残留変形を捉えるために多層パーセプトロン(MLP)を用いる。 提案手法は,様々なビデオ編集タスクにおいて既存の手法よりも優れ,一貫性と高品質な編集ビデオシーケンスを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6344789837383145
• License:
• Abstract: We propose a video editing framework, NaRCan, which integrates a hybrid deformation field and diffusion prior to generate high-quality natural canonical images to represent the input video. Our approach utilizes homography to model global motion and employs multi-layer perceptrons (MLPs) to capture local residual deformations, enhancing the model's ability to handle complex video dynamics. By introducing a diffusion prior from the early stages of training, our model ensures that the generated images retain a high-quality natural appearance, making the produced canonical images suitable for various downstream tasks in video editing, a capability not achieved by current canonical-based methods. Furthermore, we incorporate low-rank adaptation (LoRA) fine-tuning and introduce a noise and diffusion prior update scheduling technique that accelerates the training process by 14 times. Extensive experimental results show that our method outperforms existing approaches in various video editing tasks and produces coherent and high-quality edited video sequences. See our project page for video results at https://koi953215.github.io/NaRCan_page/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高品質な自然な標準画像を生成するために,ハイブリッドな変形場と拡散を統合したビデオ編集フレームワークであるNaRCanを提案する。 提案手法は,グローバルな動きをモデル化するためにホモグラフィを使用し,局所的な残留変形を捉えるために多層パーセプトロン(MLP)を用いる。 トレーニングの初期段階から拡散を導入することで、生成した画像が高品質な自然な外観を維持することを保証し、ビデオ編集における様々な下流タスクに適したカノニカルイメージを、現在のカノニカル手法では達成できない能力として作成する。 さらに、低ランク適応(LoRA)微調整を導入し、トレーニングプロセスを14倍に高速化するノイズおよび拡散事前更新手法を導入する。 大規模な実験結果から,本手法は様々なビデオ編集タスクにおいて既存の手法よりも優れ,コヒーレントで高品質な編集ビデオ系列を生成することがわかった。 ビデオ結果のプロジェクトページはhttps://koi953215.github.io/NaRCan_page/。

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