論文の概要: MovieDreamer: Hierarchical Generation for Coherent Long Visual Sequence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16655v2
• Date: Wed, 9 Oct 2024 09:08:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 15:34:26.106982
• Title: MovieDreamer: Hierarchical Generation for Coherent Long Visual Sequence
• Title（参考訳）: MovieDreamer:コヒーレントなロングビジュアルシーケンスの階層的生成
• Authors: Canyu Zhao, Mingyu Liu, Wen Wang, Weihua Chen, Fan Wang, Hao Chen, Bo Zhang, Chunhua Shen,
• Abstract要約: MovieDreamerは、自己回帰モデルの強みと拡散ベースのレンダリングを統合する、新しい階層的なフレームワークである。 様々な映画ジャンルにまたがって実験を行い、そのアプローチが優れた視覚的・物語的品質を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.72540590546812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in video generation have primarily leveraged diffusion models for short-duration content. However, these approaches often fall short in modeling complex narratives and maintaining character consistency over extended periods, which is essential for long-form video production like movies. We propose MovieDreamer, a novel hierarchical framework that integrates the strengths of autoregressive models with diffusion-based rendering to pioneer long-duration video generation with intricate plot progressions and high visual fidelity. Our approach utilizes autoregressive models for global narrative coherence, predicting sequences of visual tokens that are subsequently transformed into high-quality video frames through diffusion rendering. This method is akin to traditional movie production processes, where complex stories are factorized down into manageable scene capturing. Further, we employ a multimodal script that enriches scene descriptions with detailed character information and visual style, enhancing continuity and character identity across scenes. We present extensive experiments across various movie genres, demonstrating that our approach not only achieves superior visual and narrative quality but also effectively extends the duration of generated content significantly beyond current capabilities. Homepage: https://aim-uofa.github.io/MovieDreamer/.
• Abstract（参考訳）: ビデオ生成の最近の進歩は、主に短調コンテンツに対する拡散モデルを活用している。 しかし、これらのアプローチは、複雑な物語をモデル化し、映画のような長編ビデオ制作に欠かせない、長い期間にわたってキャラクターの一貫性を維持することにしばしば失敗する。 自己回帰モデルと拡散に基づくレンダリングを融合した新しい階層型フレームワークであるMovieDreamerを提案する。 提案手法では,グローバルな物語コヒーレンスに自己回帰モデルを用いて,拡散レンダリングにより高品質な映像フレームに変換される視覚トークンのシーケンスを予測する。 この方法は、複雑なストーリーを、管理可能なシーンキャプチャーに分解する従来の映画制作プロセスに似ている。 さらに,シーン記述に詳細な文字情報と視覚的スタイルを付加したマルチモーダルスクリプトを用いて,シーン間の連続性とキャラクタの同一性を向上する。 様々な映画ジャンルにまたがって広範な実験を行い、我々のアプローチが優れた視覚的・物語的品質を達成できるだけでなく、生成したコンテンツの持続時間を現在の能力を超えて効果的に拡張できることを実証した。 ホームページ:https://aim-uofa.github.io/MovieDreamer/。

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