Fugu-MT 論文翻訳(概要): Faster Image2Video Generation: A Closer Look at CLIP Image Embedding's Impact on Spatio-Temporal Cross-Attentions

論文の概要: Faster Image2Video Generation: A Closer Look at CLIP Image Embedding's Impact on Spatio-Temporal Cross-Attentions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19205v1
Date: Sat, 27 Jul 2024 08:21:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-30 19:21:07.440432
Title: Faster Image2Video Generation: A Closer Look at CLIP Image Embedding's Impact on Spatio-Temporal Cross-Attentions
Title（参考訳）: 高速な画像2ビデオ生成:CLIPイメージの埋め込みが時空間的交点に与える影響を詳しく見る
Authors: Ashkan Taghipour, Morteza Ghahremani, Mohammed Bennamoun, Aref Miri Rekavandi, Zinuo Li, Hamid Laga, Farid Boussaid,
Abstract要約: 本稿では,Stable Video Diffusion (SVD) フレームワークにおけるCLIP画像埋め込みの役割について検討する。本稿では,SVDアーキテクチャの効率性に最適化されたトレーニング不要のアプローチであるVCUTを紹介する。 VCUTの実装により、ビデオ毎のMAC(Multiple-Accumulate Operations)を最大322T削減し、モデルパラメータを最大50M削減し、ベースラインと比較して20%のレイテンシ削減を実現した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.111140222002653
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper investigates the role of CLIP image embeddings within the Stable Video Diffusion (SVD) framework, focusing on their impact on video generation quality and computational efficiency. Our findings indicate that CLIP embeddings, while crucial for aesthetic quality, do not significantly contribute towards the subject and background consistency of video outputs. Moreover, the computationally expensive cross-attention mechanism can be effectively replaced by a simpler linear layer. This layer is computed only once at the first diffusion inference step, and its output is then cached and reused throughout the inference process, thereby enhancing efficiency while maintaining high-quality outputs. Building on these insights, we introduce the VCUT, a training-free approach optimized for efficiency within the SVD architecture. VCUT eliminates temporal cross-attention and replaces spatial cross-attention with a one-time computed linear layer, significantly reducing computational load. The implementation of VCUT leads to a reduction of up to 322T Multiple-Accumulate Operations (MACs) per video and a decrease in model parameters by up to 50M, achieving a 20% reduction in latency compared to the baseline. Our approach demonstrates that conditioning during the Semantic Binding stage is sufficient, eliminating the need for continuous computation across all inference steps and setting a new standard for efficient video generation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,SVDフレームワークにおけるCLIP画像埋め込みの役割について検討し,映像生成品質と計算効率への影響に着目した。以上の結果から,CLIP埋め込みは審美的品質に重要であるが,映像出力の主観的・背景的整合性にはあまり寄与しないことが明らかとなった。さらに、計算コストのかかるクロスアテンション機構を、より単純な線形層に効果的に置き換えることができる。この層は第1拡散推論ステップで1回だけ計算され、その出力は推論プロセスを通してキャッシュされ再利用され、高品質な出力を維持しながら効率を向上する。これらの知見に基づいて、SVDアーキテクチャの効率性に最適化されたトレーニング不要のアプローチであるVCUTを紹介します。 VCUTは時間的クロスアテンションを排除し、空間的クロスアテンションを1時間計算された線形層に置き換え、計算負荷を大幅に削減する。 VCUTの実装により、ビデオ毎のMAC(Multiple-Accumulate Operations)を最大322T削減し、モデルパラメータを最大50M削減し、ベースラインと比較して20%のレイテンシ削減を実現した。提案手法は,セマンティックバインディングの段階での条件付けが十分であることを示し,すべての推論ステップをまたいだ連続計算の必要性を排除し,効率的なビデオ生成のための新しい標準を設定する。

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