論文の概要: Live2Diff: Live Stream Translation via Uni-directional Attention in Video Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08701v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 17:34:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 16:21:02.602433
• Title: Live2Diff: Live Stream Translation via Uni-directional Attention in Video Diffusion Models
• Title（参考訳）: Live2Diff:ビデオ拡散モデルにおける一方向注意によるライブストリーム翻訳
• Authors: Zhening Xing, Gereon Fox, Yanhong Zeng, Xingang Pan, Mohamed Elgharib, Christian Theobalt, Kai Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、テキストやオーディオなどのストリーミングデータの生成において顕著な効果を示している。 本稿では,一方向の時間的注意を向けたビデオ拡散モデルを設計するための最初の試みであるLive2Diffを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.2445487645478
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models have shown remarkable efficacy in generating streaming data such as text and audio, thanks to their temporally uni-directional attention mechanism, which models correlations between the current token and previous tokens. However, video streaming remains much less explored, despite a growing need for live video processing. State-of-the-art video diffusion models leverage bi-directional temporal attention to model the correlations between the current frame and all the surrounding (i.e. including future) frames, which hinders them from processing streaming videos. To address this problem, we present Live2Diff, the first attempt at designing a video diffusion model with uni-directional temporal attention, specifically targeting live streaming video translation. Compared to previous works, our approach ensures temporal consistency and smoothness by correlating the current frame with its predecessors and a few initial warmup frames, without any future frames. Additionally, we use a highly efficient denoising scheme featuring a KV-cache mechanism and pipelining, to facilitate streaming video translation at interactive framerates. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed attention mechanism and pipeline, outperforming previous methods in terms of temporal smoothness and/or efficiency.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、現在のトークンと以前のトークン間の相関をモデル化する、時間的に一方向の注意機構のおかげで、テキストやオーディオなどのストリーミングデータの生成において顕著な効果を示している。 しかし、ライブビデオ処理の必要性が高まっているにもかかわらず、ビデオストリーミングはいまだに調査されていない。 最先端のビデオ拡散モデルは、双方向の時間的注意を生かして、現在のフレームと周囲のフレーム(つまり未来を含む)の相関をモデル化し、ストリーミングビデオの処理を妨げている。 この問題に対処するために、Live2Diffは、一方向の時間的注意を伴うビデオ拡散モデルを設計するための最初の試みであり、特にライブストリーミングビデオ翻訳をターゲットとしている。 従来の研究と比較すると,従来のフレームといくつかの初期ウォームアップフレームを関連づけることで,時間的一貫性と滑らかさを保証できる。 さらに,KVキャッシュ機構とパイプライニングを備えた高効率な復調方式を用いて,対話型フレームレートでのストリーミングビデオ翻訳を容易にする。 広汎な実験により提案手法とパイプラインの有効性が示され, 時間的スムーズ性や効率性の観点から, 従来の手法よりも優れていた。

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