論文の概要: One-Shot Learning Meets Depth Diffusion in Multi-Object Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16704v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 16:58:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 12:51:37.105646
• Title: One-Shot Learning Meets Depth Diffusion in Multi-Object Videos
• Title（参考訳）: マルチオブジェクトビデオにおける深度拡散とワンショット学習
• Authors: Anisha Jain,
• Abstract要約: 本稿では,一対のテキスト・ビデオから一対のコヒーレント・多様な映像を生成可能な,新しい深度条件付き手法を提案する。 提案手法は,従来設計した空間的・時間的注意機構を用いて,事前学習したモデルを用いて連続的な動きを捉える。 推論中、ビデオ生成のための構造的ガイダンスを提供するためにDDIMインバージョンを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Creating editable videos that depict complex interactions between multiple objects in various artistic styles has long been a challenging task in filmmaking. Progress is often hampered by the scarcity of data sets that contain paired text descriptions and corresponding videos that showcase these interactions. This paper introduces a novel depth-conditioning approach that significantly advances this field by enabling the generation of coherent and diverse videos from just a single text-video pair using a pre-trained depth-aware Text-to-Image (T2I) model. Our method fine-tunes the pre-trained model to capture continuous motion by employing custom-designed spatial and temporal attention mechanisms. During inference, we use the DDIM inversion to provide structural guidance for video generation. This innovative technique allows for continuously controllable depth in videos, facilitating the generation of multiobject interactions while maintaining the concept generation and compositional strengths of the original T2I model across various artistic styles, such as photorealism, animation, and impressionism.
• Abstract（参考訳）: 様々な芸術的なスタイルで複数のオブジェクト間の複雑な相互作用を描写する編集可能なビデオを作成することは、映画制作において長年の課題であった。 プログレスはしばしば、ペア化されたテキスト記述とこれらの相互作用を示す対応するビデオを含むデータセットの不足によって妨げられる。 本稿では,一対のテキストビデオから,事前学習した深度認識テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルを用いて,コヒーレントで多様な映像を生成できるようにすることにより,この領域を大幅に発展させる新しい深度条件手法を提案する。 提案手法は,従来設計した空間的・時間的注意機構を用いて,事前学習したモデルを用いて連続的な動きを捉える。 推論中、ビデオ生成のための構造的ガイダンスを提供するためにDDIMインバージョンを使用する。 この革新的な技術は、ビデオにおいて連続的に制御可能な深度を実現し、光リアリズム、アニメーション、印象主義といった様々な芸術様式でオリジナルのT2Iモデルのコンセプト生成と構成強度を維持しながら、多目的インタラクションの生成を容易にする。

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