論文の概要: Contrastive Sequential-Diffusion Learning: An approach to Multi-Scene Instructional Video Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11814v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 15:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 14:23:08.632851
• Title: Contrastive Sequential-Diffusion Learning: An approach to Multi-Scene Instructional Video Synthesis
• Title（参考訳）: コントラスト的逐次拡散学習:マルチシーンインストラクショナルビデオ合成へのアプローチ
• Authors: Vasco Ramos, Yonatan Bitton, Michal Yarom, Idan Szpektor, Joao Magalhaes,
• Abstract要約: アクション中心のシーケンス記述には、次のステップが即時前のステップではなく、前のステップで視覚的に一貫性を持たなければならない、非線形パターンが含まれている。 本稿では,最も適切なシーンを選択して,次のシーンの復調過程をガイドし,条件付けするコントラッシブ・シーケンシャルな映像拡散手法を提案する。 実世界のデータを用いた実験では,従来の作業と比較して,モデルの実用性と整合性の向上が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.687215124767063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Action-centric sequence descriptions like recipe instructions and do-it-yourself projects include non-linear patterns in which the next step may require to be visually consistent not on the immediate previous step but on earlier steps. Current video synthesis approaches fail to generate consistent multi-scene videos for such task descriptions. We propose a contrastive sequential video diffusion method that selects the most suitable previously generated scene to guide and condition the denoising process of the next scene. The result is a multi-scene video that is grounded in the scene descriptions and coherent w.r.t the scenes that require consistent visualisation. Our experiments with real-world data demonstrate the practicality and improved consistency of our model compared to prior work.
• Abstract（参考訳）: レシピインストラクションやdo-it-Yourselfプロジェクトのようなアクション中心のシーケンス記述には、直近のステップではなく、前のステップで視覚的に一貫性を持たなければならない、非線形パターンが含まれている。 現在のビデオ合成手法では、このようなタスク記述に対して一貫したマルチシーンビデオを生成することができない。 本稿では,最も適切なシーンを選択して,次のシーンの復調過程をガイドし,条件付けするコントラッシブ・シーケンシャルな映像拡散手法を提案する。 その結果、シーン記述と一貫した視覚化を必要とするシーンとのコヒーレントなw.r.に基づいたマルチシーンビデオが出来上がった。 実世界のデータを用いた実験では,従来の作業と比較して,モデルの実用性と整合性の向上が示された。

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