論文の概要: DreamFactory: Pioneering Multi-Scene Long Video Generation with a Multi-Agent Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11788v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 17:21:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 16:08:22.540031
- Title: DreamFactory: Pioneering Multi-Scene Long Video Generation with a Multi-Agent Framework
- Title（参考訳）: DreamFactory:マルチエージェントフレームワークによるマルチシーンロングビデオ生成のパイオニア化
- Authors: Zhifei Xie, Daniel Tang, Dingwei Tan, Jacques Klein, Tegawend F. Bissyand, Saad Ezzini,
- Abstract要約: textttDreamFactoryは長く、スタイリッシュに一貫性があり、複雑なビデオを生成する。
本稿では,クロスシーン顔距離スコアやクロスシーンスタイル一貫性スコアなどの新しい指標を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.16336961728007
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current video generation models excel at creating short, realistic clips, but struggle with longer, multi-scene videos. We introduce \texttt{DreamFactory}, an LLM-based framework that tackles this challenge. \texttt{DreamFactory} leverages multi-agent collaboration principles and a Key Frames Iteration Design Method to ensure consistency and style across long videos. It utilizes Chain of Thought (COT) to address uncertainties inherent in large language models. \texttt{DreamFactory} generates long, stylistically coherent, and complex videos. Evaluating these long-form videos presents a challenge. We propose novel metrics such as Cross-Scene Face Distance Score and Cross-Scene Style Consistency Score. To further research in this area, we contribute the Multi-Scene Videos Dataset containing over 150 human-rated videos.
- Abstract（参考訳）: 現在のビデオ生成モデルは、短くてリアルなクリップを作るのに優れていますが、より長いマルチシーンビデオで苦労しています。
この課題に対処する LLM ベースのフレームワークである \texttt{DreamFactory} を紹介します。
\texttt{DreamFactory}は、マルチエージェントコラボレーションの原則とKey Frames Iteration Design Methodを活用して、長いビデオ間の一貫性とスタイルを保証する。
思考の連鎖(COT)を利用して、大きな言語モデルに固有の不確実性に対処する。
\texttt{DreamFactory} は長く、スタイリスティックに一貫性があり、複雑なビデオを生成する。
これらの長大なビデオを評価することは難題だ。
本稿では,クロスシーン顔距離スコアやクロスシーンスタイル一貫性スコアなどの新しい指標を提案する。
この領域のさらなる研究のために,150本以上の人格映像を含むマルチシーン映像データセットを寄贈する。
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