論文の概要: StarVid: Enhancing Semantic Alignment in Video Diffusion Models via Spatial and SynTactic Guided Attention Refocusing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15259v2
• Date: Mon, 03 Mar 2025 15:01:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 15:10:40.083158
• Title: StarVid: Enhancing Semantic Alignment in Video Diffusion Models via Spatial and SynTactic Guided Attention Refocusing
• Title（参考訳）: StarVid:空間的・統語的注意再焦点によるビデオ拡散モデルにおける意味的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: 我々は,T2Vモデルにおける複数の被験者間のセマンティックアライメント,動作,テキストプロンプトを改善するための,プラグイン・アンド・プレイ方式であるtextbfStarVidを提案する。 StarVidはまず、テキストプロンプトに基づく2段階の運動軌跡計画に大規模言語モデル(LLM)の空間的推論機能を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.50917266880829
• License:
• Abstract: Recent advances in text-to-video (T2V) generation with diffusion models have garnered significant attention. However, they typically perform well in scenes with a single object and motion, struggling in compositional scenarios with multiple objects and distinct motions to accurately reflect the semantic content of text prompts. To address these challenges, we propose \textbf{StarVid}, a plug-and-play, training-free method that improves semantic alignment between multiple subjects, their motions, and text prompts in T2V models. StarVid first leverages the spatial reasoning capabilities of large language models (LLMs) for two-stage motion trajectory planning based on text prompts. Such trajectories serve as spatial priors, guiding a spatial-aware loss to refocus cross-attention (CA) maps into distinctive regions. Furthermore, we propose a syntax-guided contrastive constraint to strengthen the correlation between the CA maps of verbs and their corresponding nouns, enhancing motion-subject binding. Both qualitative and quantitative evaluations demonstrate that the proposed framework significantly outperforms baseline methods, delivering videos of higher quality with improved semantic 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、通常、単一のオブジェクトとモーションを持つシーンでよく機能し、複数のオブジェクトと異なる動作を持つ構成シナリオで苦労して、テキストプロンプトのセマンティックな内容を正確に反映する。 これらの課題に対処するために,T2Vモデルにおける複数の主題間のセマンティックアライメント,動作,テキストプロンプトを改善する,プラグアンドプレイの訓練不要な方法である \textbf{StarVid} を提案する。 StarVidはまず、テキストプロンプトに基づく2段階の運動軌跡計画に大規模言語モデル(LLM)の空間的推論機能を利用する。 このような軌道は、空間的先行として機能し、空間的認識喪失を導いて、相互注意(CA)マップを固有の領域に再焦点する。 さらに,動詞のCAマップと対応する名詞との相関性を高めるために,構文誘導型コントラスト制約を提案する。 質的および定量的評価は,提案フレームワークがベースライン法を著しく上回り,セマンティック一貫性を改善した高品質のビデオを提供することを示す。

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