論文の概要: Anchored Diffusion for Video Face Reenactment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15153v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 13:14:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 19:08:59.395849
• Title: Anchored Diffusion for Video Face Reenactment
• Title（参考訳）: ビデオ顔再生のためのアンコールド拡散法
• Authors: Idan Kligvasser, Regev Cohen, George Leifman, Ehud Rivlin, Michael Elad,
• Abstract要約: 比較的長くシームレスなビデオを合成するための新しい手法であるAnchored Diffusionを紹介する。 我々は、ランダムな非一様時間間隔でビデオシーケンスでモデルを訓練し、外部ガイダンスを介して時間情報を組み込む。 推論の際には、トランスフォーマーアーキテクチャを利用して拡散プロセスを修正し、共通のフレームに固定された一様でないシーケンスのバッチを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.343307538702238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video generation has drawn significant interest recently, pushing the development of large-scale models capable of producing realistic videos with coherent motion. Due to memory constraints, these models typically generate short video segments that are then combined into long videos. The merging process poses a significant challenge, as it requires ensuring smooth transitions and overall consistency. In this paper, we introduce Anchored Diffusion, a novel method for synthesizing relatively long and seamless videos. We extend Diffusion Transformers (DiTs) to incorporate temporal information, creating our sequence-DiT (sDiT) model for generating short video segments. Unlike previous works, we train our model on video sequences with random non-uniform temporal spacing and incorporate temporal information via external guidance, increasing flexibility and allowing it to capture both short and long-term relationships. Furthermore, during inference, we leverage the transformer architecture to modify the diffusion process, generating a batch of non-uniform sequences anchored to a common frame, ensuring consistency regardless of temporal distance. To demonstrate our method, we focus on face reenactment, the task of creating a video from a source image that replicates the facial expressions and movements from a driving video. Through comprehensive experiments, we show our approach outperforms current techniques in producing longer consistent high-quality videos while offering editing capabilities.
• Abstract（参考訳）: 近年、映像生成が注目され、コヒーレントな動きでリアルな映像を制作できる大規模モデルの開発が進められている。 メモリの制約のため、これらのモデルは通常、短いビデオセグメントを生成し、それを長いビデオに結合する。 マージプロセスは、スムーズなトランジションと全体的な一貫性を保証する必要があるため、大きな課題となる。 本稿では,比較的長くシームレスな映像を合成する新しい手法であるAnchored Diffusionを紹介する。 本研究では、Diffusion Transformer(DiT)を拡張して、時間的情報を統合することにより、短いビデオセグメントを生成するシーケンスDiT(sDiT)モデルを作成する。 従来とは違って、ランダムな非一様時間間隔の動画シーケンスでモデルをトレーニングし、外部ガイダンスによる時間情報の取り込み、柔軟性の向上、短期的・長期的関係の獲得を可能にする。 さらに,提案手法では,共用フレームに固定された一様でない配列のバッチを生成し,時間的距離によらず整合性を確保する。 本手法を実証するために,運転映像の表情や動きを再現する映像から映像を作成する作業である顔再現に焦点を当てた。 総合的な実験を通じて、我々は、編集機能を提供しながら、より一貫した高品質な動画を制作する上で、現在の技術よりも優れていることを示す。

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