論文の概要: CogVideoX: Text-to-Video Diffusion Models with An Expert Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06072v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 11:47:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-13 14:15:41.051338
• Title: CogVideoX: Text-to-Video Diffusion Models with An Expert Transformer
• Title（参考訳）: CogVideoX:エキスパートトランスフォーマーによるテキストとビデオの拡散モデル
• Abstract要約: テキストプロンプトに基づいてビデオを生成するために設計された大規模拡散トランスフォーマモデルであるCogVideoXを紹介する。 空間次元と時間次元の両方で動画を圧縮する3次元変分自動符号化(VAE)を提案する。 また,2つのモード間の深い融合を促進するために,専門家適応型LayerNormを用いたエキスパートトランスフォーマーを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.515836117658985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce CogVideoX, a large-scale diffusion transformer model designed for generating videos based on text prompts. To efficently model video data, we propose to levearge a 3D Variational Autoencoder (VAE) to compress videos along both spatial and temporal dimensions. To improve the text-video alignment, we propose an expert transformer with the expert adaptive LayerNorm to facilitate the deep fusion between the two modalities. By employing a progressive training technique, CogVideoX is adept at producing coherent, long-duration videos characterized by significant motions. In addition, we develop an effective text-video data processing pipeline that includes various data preprocessing strategies and a video captioning method. It significantly helps enhance the performance of CogVideoX, improving both generation quality and semantic alignment. Results show that CogVideoX demonstrates state-of-the-art performance across both multiple machine metrics and human evaluations. The model weights of both the 3D Causal VAE and CogVideoX are publicly available at https://github.com/THUDM/CogVideo.
• Abstract（参考訳）: テキストプロンプトに基づいてビデオを生成するために設計された大規模拡散トランスフォーマモデルであるCogVideoXを紹介する。 映像データを効率的にモデル化するために,空間次元と時間次元の両方に沿って映像を圧縮する3次元変分オートエンコーダ(VAE)を提案する。 テキスト・ビデオのアライメントを改善するため,両モード間の深い融合を容易にするために,専門家適応型LayerNormを用いたエキスパートトランスフォーマーを提案する。 プログレッシブトレーニング技術を採用することで、CogVideoXは、大きな動きを特徴とするコヒーレントで長期にわたるビデオを生成することに長けている。 さらに,様々なデータ前処理戦略とビデオキャプション方式を含む効率的なテキスト-ビデオデータ処理パイプラインを開発する。 これはCagVideoXの性能向上に大きく貢献し、生成品質とセマンティックアライメントの両方を改善している。 結果は、CogVideoXが複数のマシンメトリクスと人的評価の両方で最先端のパフォーマンスを実証していることを示している。 3D Causal VAEとCogVideoXのモデルウェイトはhttps://github.com/THUDM/CogVideoで公開されている。

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