論文の概要: GenRec: Unifying Video Generation and Recognition with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15241v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 17:59:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 12:53:10.579151
• Title: GenRec: Unifying Video Generation and Recognition with Diffusion Models
• Title（参考訳）: GenRec: 拡散モデルによるビデオ生成と認識の統合
• Authors: Zejia Weng, Xitong Yang, Zhen Xing, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang,
• Abstract要約: 我々は、ランダムフレーム条件付けプロセスでトレーニングされた最初の統一フレームワークであるGenRecを紹介する。 実験は、認識と生成の両方にGenRecの有効性を示す。 GenRecはまた、最高のクラス条件の画像-ビデオ生成結果も実行します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.09742789053206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video diffusion models are able to generate high-quality videos by learning strong spatial-temporal priors on large-scale datasets. In this paper, we aim to investigate whether such priors derived from a generative process are suitable for video recognition, and eventually joint optimization of generation and recognition. Building upon Stable Video Diffusion, we introduce GenRec, the first unified framework trained with a random-frame conditioning process so as to learn generalized spatial-temporal representations. The resulting framework can naturally supports generation and recognition, and more importantly is robust even when visual inputs contain limited information. Extensive experiments demonstrate the efficacy of GenRec for both recognition and generation. In particular, GenRec achieves competitive recognition performance, offering 75.8% and 87.2% accuracy on SSV2 and K400, respectively. GenRec also performs the best class-conditioned image-to-video generation results, achieving 46.5 and 49.3 FVD scores on SSV2 and EK-100 datasets. Furthermore, GenRec demonstrates extraordinary robustness in scenarios that only limited frames can be observed.
• Abstract（参考訳）: ビデオ拡散モデルは、大規模データセット上で強い時空間先行を学習することにより、高品質なビデオを生成することができる。 本稿では,生成プロセスから派生したものがビデオ認識に適したのか,最終的に生成と認識の協調最適化を行うかを検討することを目的とする。 GenRecは、ランダムなフレーム条件付けプロセスでトレーニングされた最初の統一されたフレームワークで、一般化された時空間表現を学習する。 結果として得られるフレームワークは、生成と認識を自然にサポートすることができ、さらに重要なことは、視覚的な入力が限られた情報を含む場合でも堅牢である。 広範囲にわたる実験は、認識と生成の両方にGenRecの有効性を示す。 特にGenRecは、SSV2とK400でそれぞれ75.8%と87.2%の精度で、競争力のある性能を実現している。 GenRecはまた、SSV2とEK-100データセット上で46.5と49.3のFVDスコアを達成し、最高のクラス条件の画像-ビデオ生成結果も実行している。 さらに、GenRecは限られたフレームしか観察できないシナリオにおいて、異常な堅牢性を示す。

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