論文の概要: ExVideo: Extending Video Diffusion Models via Parameter-Efficient Post-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14130v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 09:18:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 14:31:01.284257
• Title: ExVideo: Extending Video Diffusion Models via Parameter-Efficient Post-Tuning
• Title（参考訳）: ExVideo:パラメータ効率の良いポストチューニングによるビデオ拡散モデルの拡張
• Authors: Zhongjie Duan, Wenmeng Zhou, Cen Chen, Yaliang Li, Weining Qian,
• Abstract要約: ビデオ合成モデルのための新しいポストチューニング手法であるExVideoを提案する。 このアプローチは、現在のビデオ合成モデルの能力を向上し、時間的長期にわたってコンテンツを制作できるように設計されている。 当社のアプローチでは、40Kビデオからなるデータセット上でのトレーニングに15kのGPU時間しか必要とせず、オリジナルのフレーム数に対して最大5倍の価格で生成可能なモデル容量を拡大しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.378348127629195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, advancements in video synthesis have attracted significant attention. Video synthesis models such as AnimateDiff and Stable Video Diffusion have demonstrated the practical applicability of diffusion models in creating dynamic visual content. The emergence of SORA has further spotlighted the potential of video generation technologies. Nonetheless, the extension of video lengths has been constrained by the limitations in computational resources. Most existing video synthesis models can only generate short video clips. In this paper, we propose a novel post-tuning methodology for video synthesis models, called ExVideo. This approach is designed to enhance the capability of current video synthesis models, allowing them to produce content over extended temporal durations while incurring lower training expenditures. In particular, we design extension strategies across common temporal model architectures respectively, including 3D convolution, temporal attention, and positional embedding. To evaluate the efficacy of our proposed post-tuning approach, we conduct extension training on the Stable Video Diffusion model. Our approach augments the model's capacity to generate up to $5\times$ its original number of frames, requiring only 1.5k GPU hours of training on a dataset comprising 40k videos. Importantly, the substantial increase in video length doesn't compromise the model's innate generalization capabilities, and the model showcases its advantages in generating videos of diverse styles and resolutions. We will release the source code and the enhanced model publicly.
• Abstract（参考訳）: 近年,映像合成技術の進歩が注目されている。 AnimateDiffやStable Video Diffusionのようなビデオ合成モデルは、動的ビジュアルコンテンツの作成において拡散モデルの適用性を実証している。 SORAの出現は、ビデオ生成技術の可能性をさらに浮き彫りにした。 それでも、ビデオ長の拡張は、計算資源の制限によって制限されている。 ほとんどの既存のビデオ合成モデルは短いビデオクリップしか生成できない。 本稿では,ExVideoと呼ばれるビデオ合成モデルのためのポストチューニング手法を提案する。 このアプローチは、現在のビデオ合成モデルの能力を高めるために設計されており、トレーニング費の低減を図りながら、時間的長期にわたってコンテンツを制作することができる。 特に,3次元畳み込み,時間的注意,位置埋め込みなど,共通時間モデルアーキテクチャ間の拡張戦略を設計する。 提案手法の有効性を評価するため,安定ビデオ拡散モデルを用いた拡張訓練を行った。 当社のアプローチでは、40Kビデオからなるデータセット上でのトレーニングに15kのGPU時間しか必要とせず、オリジナルのフレーム数に対して最大5\timesを生成可能なモデル容量を拡大しています。 重要なことに、ビデオ長の大幅な増加は、モデル固有の一般化能力を損なうものではない。 ソースコードと拡張されたモデルを公開します。

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