論文の概要: Redefining Temporal Modeling in Video Diffusion: The Vectorized Timestep Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03160v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 05:47:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 03:24:16.247128
• Title: Redefining Temporal Modeling in Video Diffusion: The Vectorized Timestep Approach
• Title（参考訳）: ビデオ拡散における時間的モデリングの再定義:ベクトル化された時間ステップアプローチ
• Authors: Yaofang Liu, Yumeng Ren, Xiaodong Cun, Aitor Artola, Yang Liu, Tieyong Zeng, Raymond H. Chan, Jean-michel Morel,
• Abstract要約: フレーム対応ビデオ拡散モデル(FVDM)を提案する。 我々のアプローチでは、各フレームが独立したノイズスケジュールに従うことができ、モデルのキャパシティを高めて、きめ細かい時間依存性を捉えることができる。 実験により、FVDMは映像生成品質において最先端の手法よりも優れ、拡張タスクにも優れることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.753974393652356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have revolutionized image generation, and their extension to video generation has shown promise. However, current video diffusion models~(VDMs) rely on a scalar timestep variable applied at the clip level, which limits their ability to model complex temporal dependencies needed for various tasks like image-to-video generation. To address this limitation, we propose a frame-aware video diffusion model~(FVDM), which introduces a novel vectorized timestep variable~(VTV). Unlike conventional VDMs, our approach allows each frame to follow an independent noise schedule, enhancing the model's capacity to capture fine-grained temporal dependencies. FVDM's flexibility is demonstrated across multiple tasks, including standard video generation, image-to-video generation, video interpolation, and long video synthesis. Through a diverse set of VTV configurations, we achieve superior quality in generated videos, overcoming challenges such as catastrophic forgetting during fine-tuning and limited generalizability in zero-shot methods.Our empirical evaluations show that FVDM outperforms state-of-the-art methods in video generation quality, while also excelling in extended tasks. By addressing fundamental shortcomings in existing VDMs, FVDM sets a new paradigm in video synthesis, offering a robust framework with significant implications for generative modeling and multimedia applications.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像生成に革命をもたらし、ビデオ生成への拡張は将来性を示している。 しかしながら、現在のビデオ拡散モデル~(VDM)は、クリップレベルで適用されるスカラータイムステップ変数に依存しており、画像からビデオ生成のような様々なタスクに必要な複雑な時間依存性をモデル化する能力を制限する。 この制限に対処するため,新しいベクトル化タイムステップ変数~(VTV)を導入したフレーム対応ビデオ拡散モデル~(FVDM)を提案する。 従来のVDMとは異なり、我々の手法では各フレームが独立したノイズスケジュールに従うことができ、モデルが微粒な時間依存性を捉える能力を高めることができる。 FVDMの柔軟性は、標準的なビデオ生成、画像間生成、ビデオ補間、長いビデオ合成など、複数のタスクで実証されている。 様々なVTV構成により、ゼロショット法における微調整時の破滅的な忘れ込みや限定的な一般化性といった課題を克服し、生成ビデオの質の向上を実現し、FVDMはビデオ生成品質において最先端の手法よりも優れ、拡張タスクにも優れることを示す実験的な評価を行った。 既存のVDMの根本的な欠点に対処することで、FVDMはビデオ合成の新しいパラダイムを設定し、生成モデリングやマルチメディアアプリケーションに重要な意味を持つ堅牢なフレームワークを提供する。

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