論文の概要: Diffusion Model-Based Video Editing: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07111v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 04:58:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 13:58:01.820930
- Title: Diffusion Model-Based Video Editing: A Survey
- Title（参考訳）: 拡散モデルに基づくビデオ編集:サーベイ
- Authors: Wenhao Sun, Rong-Cheng Tu, Jingyi Liao, Dacheng Tao,
- Abstract要約: 本稿では,拡散モデルに基づくビデオ編集技術について概説する。
進化的軌跡を描写した映像編集手法を,コア技術の本質的な接続によって分類する。
本稿では,ポイントベース編集やポーズ誘導型ヒューマンビデオ編集など,新しい応用についても検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.45047496559506
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid development of diffusion models (DMs) has significantly advanced image and video applications, making "what you want is what you see" a reality. Among these, video editing has gained substantial attention and seen a swift rise in research activity, necessitating a comprehensive and systematic review of the existing literature. This paper reviews diffusion model-based video editing techniques, including theoretical foundations and practical applications. We begin by overviewing the mathematical formulation and image domain's key methods. Subsequently, we categorize video editing approaches by the inherent connections of their core technologies, depicting evolutionary trajectory. This paper also dives into novel applications, including point-based editing and pose-guided human video editing. Additionally, we present a comprehensive comparison using our newly introduced V2VBench. Building on the progress achieved to date, the paper concludes with ongoing challenges and potential directions for future research.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)の急速な開発は、画像とビデオのアプリケーションを大幅に進歩させ、「あなたが望むものは何に見えるか」を現実にしている。
このうち、ビデオ編集が注目され、研究活動が急速に増加し、既存の文献を包括的かつ体系的にレビューする必要がある。
本稿では,拡散モデルに基づくビデオ編集技術について概説する。
まず、数学的定式化と画像領域の鍵となる手法について概説する。
その後、進化軌道を描写した映像編集手法を、コア技術固有の接続によって分類する。
本稿では,ポイントベース編集やポーズ誘導型ヒューマンビデオ編集など,新しい応用についても検討する。
さらに,新たに導入したV2VBenchを用いた総合比較を行った。
これまでに達成された進歩に基づいて、この論文は、現在進行中の課題と今後の研究への潜在的方向性を結論付けている。
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