論文の概要: DepthCrafter: Generating Consistent Long Depth Sequences for Open-world Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02095v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 07:59:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:17:06.964176
• Title: DepthCrafter: Generating Consistent Long Depth Sequences for Open-world Videos
• Title（参考訳）: DepthCrafter: オープンワールドビデオのための一貫性のある長い深さシーケンスを生成する
• Authors: Wenbo Hu, Xiangjun Gao, Xiaoyu Li, Sijie Zhao, Xiaodong Cun, Yong Zhang, Long Quan, Ying Shan,
• Abstract要約: 本稿では,オープンワールドビデオの複雑な詳細を伴う時間的に一貫した長深さシーケンスを生成するDepthCrafterを提案する。 オープンワールドビデオの一般化能力は、事前訓練された画像間拡散モデルからビデオ間拡散モデルを訓練することによって達成される。 トレーニング手法により、モデルは、最大110フレームまでの可変長の深度シーケンスを生成し、リアルかつ合成されたデータセットから、正確な深度の詳細と豊富な内容の多様性を抽出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.90501863934735
• License:
• Abstract: Estimating video depth in open-world scenarios is challenging due to the diversity of videos in appearance, content motion, camera movement, and length. We present DepthCrafter, an innovative method for generating temporally consistent long depth sequences with intricate details for open-world videos, without requiring any supplementary information such as camera poses or optical flow. The generalization ability to open-world videos is achieved by training the video-to-depth model from a pre-trained image-to-video diffusion model, through our meticulously designed three-stage training strategy. Our training approach enables the model to generate depth sequences with variable lengths at one time, up to 110 frames, and harvest both precise depth details and rich content diversity from realistic and synthetic datasets. We also propose an inference strategy that can process extremely long videos through segment-wise estimation and seamless stitching. Comprehensive evaluations on multiple datasets reveal that DepthCrafter achieves state-of-the-art performance in open-world video depth estimation under zero-shot settings. Furthermore, DepthCrafter facilitates various downstream applications, including depth-based visual effects and conditional video generation.
• Abstract（参考訳）: オープンワールドシナリオにおけるビデオ深度の推定は、外見、コンテンツの動き、カメラの動き、長さの多様性のために難しい。 DepthCrafterは、カメラのポーズや光の流れなどの補足的な情報を必要としない、オープンワールドビデオの複雑な詳細で時間的に一貫した長い深度シーケンスを生成する革新的な方法である。 オープンワールドビデオの一般化能力は,事前学習した画像間拡散モデルから,精密に設計した3段階のトレーニング戦略を通じて,映像間拡散モデルをトレーニングすることによって達成される。 トレーニング手法により、モデルは、最大110フレームまでの可変長の深度シーケンスを生成し、リアルかつ合成されたデータセットから、正確な深度の詳細と豊富な内容の多様性を抽出することができる。 また,セグメントワイズ推定とシームレスな縫合により,非常に長い動画を処理できる推論戦略を提案する。 複数のデータセットに対する総合的な評価により、DepthCrafterはゼロショット設定下でのオープンワールドビデオ深度推定において最先端のパフォーマンスを達成することが明らかになった。 さらにDepthCrafterは、深度に基づく視覚効果や条件付きビデオ生成など、さまざまなダウンストリームアプリケーションを容易にする。

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