論文の概要: TVG: A Training-free Transition Video Generation Method with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13413v1
• Date: Sat, 24 Aug 2024 00:33:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 19:39:20.376575
• Title: TVG: A Training-free Transition Video Generation Method with Diffusion Models
• Title（参考訳）: TVG:拡散モデルを用いたトレーニング不要遷移ビデオ生成法
• Authors: Rui Zhang, Yaosen Chen, Yuegen Liu, Wei Wang, Xuming Wen, Hongxia Wang,
• Abstract要約: 遷移ビデオはメディア制作において重要な役割を担い、視覚的物語の流れとコヒーレンスを高める。 拡散モデルに基づくビデオ生成の最近の進歩は、トランジションを作成する新しい可能性を提供するが、フレーム間の関係モデリングの貧弱や突然のコンテンツ変更といった課題に直面している。 本稿では,これらの制約に対処するビデオレベルの拡散モデルを用いて,新たなトレーニング不要な遷移ビデオ生成(TVG)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.037716102326993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transition videos play a crucial role in media production, enhancing the flow and coherence of visual narratives. Traditional methods like morphing often lack artistic appeal and require specialized skills, limiting their effectiveness. Recent advances in diffusion model-based video generation offer new possibilities for creating transitions but face challenges such as poor inter-frame relationship modeling and abrupt content changes. We propose a novel training-free Transition Video Generation (TVG) approach using video-level diffusion models that addresses these limitations without additional training. Our method leverages Gaussian Process Regression ($\mathcal{GPR}$) to model latent representations, ensuring smooth and dynamic transitions between frames. Additionally, we introduce interpolation-based conditional controls and a Frequency-aware Bidirectional Fusion (FBiF) architecture to enhance temporal control and transition reliability. Evaluations of benchmark datasets and custom image pairs demonstrate the effectiveness of our approach in generating high-quality smooth transition videos. The code are provided in https://sobeymil.github.io/tvg.com.
• Abstract（参考訳）: 遷移ビデオはメディア制作において重要な役割を担い、視覚的物語の流れとコヒーレンスを高める。 フォーミングのような伝統的な手法は芸術的な魅力を欠くことが多く、特殊スキルを必要とし、その効果を制限している。 拡散モデルに基づくビデオ生成の最近の進歩は、トランジションを作成する新しい可能性を提供するが、フレーム間の関係モデリングの貧弱や突然のコンテンツ変更といった課題に直面している。 本稿では,これらの制約に対処するビデオレベルの拡散モデルを用いて,新たなトレーニング不要な遷移ビデオ生成(TVG)手法を提案する。 提案手法はガウス過程回帰($\mathcal{GPR}$)を利用して遅延表現をモデル化し,フレーム間のスムーズかつダイナミックな遷移を保証する。 さらに、時間的制御と遷移信頼性を高めるために、補間に基づく条件制御と周波数対応双方向融合(FBiF)アーキテクチャを導入する。 ベンチマークデータセットとカスタムイメージペアの評価は,高品質なスムーズなトランジションビデオの生成において,我々のアプローチの有効性を示す。 コードはhttps://sobeymil.github.io/tvg.comで提供されている。

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