論文の概要: S$^2$AG-Vid: Enhancing Multi-Motion Alignment in Video Diffusion Models via Spatial and Syntactic Attention-Based Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15259v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 17:56:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 13:43:14.939379
• Title: S$^2$AG-Vid: Enhancing Multi-Motion Alignment in Video Diffusion Models via Spatial and Syntactic Attention-Based Guidance
• Title（参考訳）: S$2$AG-Vid:空間的および統語的注意に基づく誘導によるビデオ拡散モデルにおけるマルチモーションアライメントの強化
• Authors: Yuanhang Li, Qi Mao, Lan Chen, Zhen Fang, Lei Tian, Xinyan Xiao, Libiao Jin, Hua Wu,
• Abstract要約: 既存のテキスト・トゥ・ビデオ(T2V)モデルは、単一のモーションを実行する単一のオブジェクトを特徴とする単純なシーンに焦点を当てている。 課題は、異なる動きを持つ複数の物体を含むシナリオで発生し、しばしば被写体とその対応する動きの間の誤ったビデオテキストアライメントを引き起こす。 トレーニング不要な推論ステージ最適化手法である textbfS$2$AG-Vid を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.50917266880829
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in text-to-video (T2V) generation using diffusion models have garnered significant attention. However, existing T2V models primarily focus on simple scenes featuring a single object performing a single motion. Challenges arise in scenarios involving multiple objects with distinct motions, often leading to incorrect video-text alignment between subjects and their corresponding motions. To address this challenge, we propose \textbf{S$^2$AG-Vid}, a training-free inference-stage optimization method that improves the alignment of multiple objects with their corresponding motions in T2V models. S$^2$AG-Vid initially applies a spatial position-based, cross-attention (CA) constraint in the early stages of the denoising process, facilitating multiple nouns distinctly attending to the correct subject regions. To enhance the motion-subject binding, we implement a syntax-guided contrastive constraint in the subsequent denoising phase, aimed at improving the correlations between the CA maps of verbs and their corresponding nouns.Both qualitative and quantitative evaluations demonstrate that the proposed framework significantly outperforms baseline approaches, producing higher-quality videos with improved subject-motion consistency.
• Abstract（参考訳）: 近年,拡散モデルによるテキスト・ツー・ビデオ(T2V)生成が注目されている。 しかし、既存のT2Vモデルは、主に単一のモーションを実行する単一のオブジェクトを特徴とする単純なシーンに焦点を当てている。 課題は、異なる動きを持つ複数の物体を含むシナリオで発生し、しばしば被写体とその対応する動きの間の誤ったビデオテキストアライメントを引き起こす。 この課題に対処するために、T2Vモデルにおいて、複数のオブジェクトと対応する動きとのアライメントを改善するトレーニング不要な推論ステージ最適化法である \textbf{S$^2$AG-Vid} を提案する。 S$^2$AG-Vid は、最初に空間的位置に基づくクロスアテンション (CA) 制約を適用し、複数の名詞が正しい対象領域に明確に参加できるようにする。 文のCAマップとそれに対応する名詞の相関性を改善することを目的とした構文誘導型コントラスト制約を実装し, 質的, 定量的評価を行った結果, 提案手法がベースラインのアプローチを著しく上回り, 主観運動の整合性を改善した高品質なビデオが得られた。

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