論文の概要: Identifying and Solving Conditional Image Leakage in Image-to-Video Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15735v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 08:52:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 23:30:57.798935
• Title: Identifying and Solving Conditional Image Leakage in Image-to-Video Diffusion Model
• Title（参考訳）: 画像-映像拡散モデルにおける条件付き画像漏洩の同定と解法
• Authors: Min Zhao, Hongzhou Zhu, Chendong Xiang, Kaiwen Zheng, Chongxuan Li, Jun Zhu,
• Abstract要約: 拡散モデルは、予想より少ない動きでビデオを生成する傾向がある。 推論とトレーニングの両方の観点からこの問題に対処します。 提案手法は,より低い誤差で高い動作スコアを生成することにより,ベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.70050311326183
• License:
• Abstract: Diffusion models have obtained substantial progress in image-to-video generation. However, in this paper, we find that these models tend to generate videos with less motion than expected. We attribute this to the issue called conditional image leakage, where the image-to-video diffusion models (I2V-DMs) tend to over-rely on the conditional image at large time steps. We further address this challenge from both inference and training aspects. First, we propose to start the generation process from an earlier time step to avoid the unreliable large-time steps of I2V-DMs, as well as an initial noise distribution with optimal analytic expressions (Analytic-Init) by minimizing the KL divergence between it and the actual marginal distribution to bridge the training-inference gap. Second, we design a time-dependent noise distribution (TimeNoise) for the conditional image during training, applying higher noise levels at larger time steps to disrupt it and reduce the model's dependency on it. We validate these general strategies on various I2V-DMs on our collected open-domain image benchmark and the UCF101 dataset. Extensive results show that our methods outperform baselines by producing higher motion scores with lower errors while maintaining image alignment and temporal consistency, thereby yielding superior overall performance and enabling more accurate motion control. The project page: \url{https://cond-image-leak.github.io/}.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像から映像への生成に大きな進歩をもたらした。 しかし,本稿では,これらのモデルが期待よりも少ない動きでビデオを生成する傾向にあることがわかった。 本稿では,画像間拡散モデル (I2V-DM) が条件付き画像に大きく依存する傾向にある条件付き画像漏洩問題に起因する。 さらに、推論とトレーニングの両方の観点から、この課題に対処します。 まず, I2V-DMの信頼性の低い大規模ステップを回避するため, 生成過程を早期段階から開始し, 最適解析式 (Analytic-Init) を用いた初期雑音分布を学習・推論ギャップを埋めるために, KL の分散を最小化することを提案する。 第二に、トレーニング中の条件付き画像に対する時間依存ノイズ分布(TimeNoise)を設計し、より大きな時間ステップでより高いノイズレベルを適用して、それを破壊し、モデルへの依存を減らす。 収集したオープンドメイン画像ベンチマークとUCF101データセットを用いた各種I2V-DMの一般的な戦略を検証する。 その結果,画像のアライメントと時間的整合性を維持しつつ,高い動作スコアを低い誤差で生成し,総合的な性能を向上し,より正確な動作制御を可能にした。 プロジェクトページ: \url{https://cond-image-leak.github.io/}。

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