論文の概要: VIMI: Grounding Video Generation through Multi-modal Instruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06304v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 18:12:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 22:13:05.970761
• Title: VIMI: Grounding Video Generation through Multi-modal Instruction
• Title（参考訳）: VIMI:マルチモーダルインストラクションによるグラウンド映像生成
• Authors: Yuwei Fang, Willi Menapace, Aliaksandr Siarohin, Tsai-Shien Chen, Kuan-Chien Wang, Ivan Skorokhodov, Graham Neubig, Sergey Tulyakov,
• Abstract要約: 既存のテキスト間拡散モデルは、事前訓練のためにテキストのみのエンコーダにのみ依存する。 検索手法を用いて大規模マルチモーダル・プロンプト・データセットを構築し,テキスト・プロンプトとテキスト・プロンプトのペア化を行う。 マルチモーダル命令を組み込んだ3つのビデオ生成タスクにおいて,第1ステージからモデルを微調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.90065445082442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Existing text-to-video diffusion models rely solely on text-only encoders for their pretraining. This limitation stems from the absence of large-scale multimodal prompt video datasets, resulting in a lack of visual grounding and restricting their versatility and application in multimodal integration. To address this, we construct a large-scale multimodal prompt dataset by employing retrieval methods to pair in-context examples with the given text prompts and then utilize a two-stage training strategy to enable diverse video generation tasks within the same model. In the first stage, we propose a multimodal conditional video generation framework for pretraining on these augmented datasets, establishing a foundational model for grounded video generation. Secondly, we finetune the model from the first stage on three video generation tasks, incorporating multi-modal instructions. This process further refines the model's ability to handle diverse inputs and tasks, ensuring seamless integration of multi-modal information. After this two-stage train-ing process, VIMI demonstrates multimodal understanding capabilities, producing contextually rich and personalized videos grounded in the provided inputs, as shown in Figure 1. Compared to previous visual grounded video generation methods, VIMI can synthesize consistent and temporally coherent videos with large motion while retaining the semantic control. Lastly, VIMI also achieves state-of-the-art text-to-video generation results on UCF101 benchmark.
• Abstract（参考訳）: 既存のテキスト間拡散モデルは、事前訓練のためにテキストのみのエンコーダにのみ依存する。 この制限は、大規模なマルチモーダルプロンプトビデオデータセットが存在しないことに起因する。 そこで本研究では,テキストプロンプトとコンテキスト内例をペアリングする検索手法を用いて,大規模マルチモーダルプロンプトデータセットを構築し,その上で2段階のトレーニング戦略を用いて,同一モデル内の多様なビデオ生成タスクを実現する。 最初の段階では、これらの拡張データセットを事前訓練するためのマルチモーダル条件付きビデオ生成フレームワークを提案し、グラウンドドビデオ生成の基礎モデルを確立する。 第2に、マルチモーダル命令を組み込んだ3つのビデオ生成タスクにおいて、第1ステージからモデルを微調整する。 このプロセスは、多様な入力やタスクを扱うモデルの能力をさらに改善し、マルチモーダル情報のシームレスな統合を保証する。 この2段階のトレーディングプロセスの後、VIMIはマルチモーダル理解機能を示し、図1に示すように、提供されたインプットに基づいてコンテキスト的にリッチでパーソナライズされたビデオを生成する。 従来のビジュアルグラウンドドビデオ生成手法と比較して、VIMIはセマンティックコントロールを維持しながら、一貫した時間的コヒーレントな動画を大きな動きで合成することができる。 最後に、VIMIはUCF101ベンチマークで最先端のテキスト・ビデオ生成結果も達成している。

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