論文の概要: xGen-VideoSyn-1: High-fidelity Text-to-Video Synthesis with Compressed Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12590v2
• Date: Sat, 31 Aug 2024 05:12:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 16:32:02.560143
• Title: xGen-VideoSyn-1: High-fidelity Text-to-Video Synthesis with Compressed Representations
• Title（参考訳）: xGen-VideoSyn-1:圧縮表現を用いた高忠実テキスト・ビデオ合成
• Authors: Can Qin, Congying Xia, Krithika Ramakrishnan, Michael Ryoo, Lifu Tu, Yihao Feng, Manli Shu, Honglu Zhou, Anas Awadalla, Jun Wang, Senthil Purushwalkam, Le Xue, Yingbo Zhou, Huan Wang, Silvio Savarese, Juan Carlos Niebles, Zeyuan Chen, Ran Xu, Caiming Xiong,
• Abstract要約: xGen-SynVideo-1(xGen-SynVideo-1)は、テキスト記述からリアルなシーンを生成することができるテキスト・ツー・ビデオ(T2V)生成モデルである。 VidVAEはビデオデータを空間的にも時間的にも圧縮し、視覚トークンの長さを大幅に削減する。 DiTモデルは、空間的および時間的自己アテンション層を取り入れ、異なる時間枠とアスペクト比をまたいだ堅牢な一般化を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.52120919834988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present xGen-VideoSyn-1, a text-to-video (T2V) generation model capable of producing realistic scenes from textual descriptions. Building on recent advancements, such as OpenAI's Sora, we explore the latent diffusion model (LDM) architecture and introduce a video variational autoencoder (VidVAE). VidVAE compresses video data both spatially and temporally, significantly reducing the length of visual tokens and the computational demands associated with generating long-sequence videos. To further address the computational costs, we propose a divide-and-merge strategy that maintains temporal consistency across video segments. Our Diffusion Transformer (DiT) model incorporates spatial and temporal self-attention layers, enabling robust generalization across different timeframes and aspect ratios. We have devised a data processing pipeline from the very beginning and collected over 13M high-quality video-text pairs. The pipeline includes multiple steps such as clipping, text detection, motion estimation, aesthetics scoring, and dense captioning based on our in-house video-LLM model. Training the VidVAE and DiT models required approximately 40 and 642 H100 days, respectively. Our model supports over 14-second 720p video generation in an end-to-end way and demonstrates competitive performance against state-of-the-art T2V models.
• Abstract（参考訳）: テキスト記述からリアルなシーンを生成することができるテキスト・ツー・ビデオ(T2V)生成モデルであるxGen-VideoSyn-1を提案する。 OpenAIのSoraのような最近の進歩に基づいて、潜在拡散モデル(LDM)アーキテクチャを探求し、ビデオ変分オートエンコーダ(VidVAE)を導入する。 VidVAEはビデオデータを空間的にも時間的にも圧縮し、視覚トークンの長さと長いシーケンスビデオの生成に伴う計算要求を大幅に削減する。 計算コストをさらに高めるため,ビデオセグメント間の時間的整合性を維持する分割・統合戦略を提案する。 我々の拡散変換器(DiT)モデルは空間的・時間的自己アテンション層を取り入れ、異なる時間枠とアスペクト比で堅牢な一般化を可能にする。 我々は、最初からデータ処理パイプラインを考案し、1300万以上の高品質のビデオテキストペアを収集しました。 パイプラインには、クリップ、テキスト検出、モーション推定、美学のスコアリング、社内のビデオ-LLMモデルに基づく濃密なキャプションなど、複数のステップが含まれています。 VidVAEとDiTの訓練にはそれぞれ40日と642日を要した。 我々のモデルは、14秒以上の720pビデオ生成をエンドツーエンドでサポートし、最先端のT2Vモデルと競合する性能を示す。

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