Fugu-MT 論文翻訳(概要): Technical Report: Competition Solution For Modelscope-Sora

論文の概要: Technical Report: Competition Solution For Modelscope-Sora

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07194v1
Date: Tue, 24 Sep 2024 02:45:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-31 21:37:02.386277
Title: Technical Report: Competition Solution For Modelscope-Sora
Title（参考訳）: テクニカルレポート:Modelscope-Soraの競合ソリューション
Authors: Shengfu Chen, Hailong Liu, Wenzhao Wei,
Abstract要約: この課題は、ビデオベースのテキスト・ビデオタスクのための高品質なデータセットを分析し、クリーン化し、生成する参加者の能力を評価する。本報告では,テキスト・ビデオ・ジェネレーション・モデルの性能向上を図り,トレーニングデータの質を高めるための手順とツールについて概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6918455480131248
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This report presents the approach adopted in the Modelscope-Sora challenge, which focuses on fine-tuning data for video generation models. The challenge evaluates participants' ability to analyze, clean, and generate high-quality datasets for video-based text-to-video tasks under specific computational constraints. The provided methodology involves data processing techniques such as video description generation, filtering, and acceleration. This report outlines the procedures and tools utilized to enhance the quality of training data, ensuring improved performance in text-to-video generation models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,映像生成モデルの微調整データに着目したModelscope-Soraチャレンジのアプローチを提案する。この課題は、特定の計算制約の下でビデオベースのテキスト・ビデオタスクの高品質なデータセットを分析し、クリーン化し、生成する参加者の能力を評価する。提案手法は,ビデオ記述生成,フィルタリング,アクセラレーションなどのデータ処理技術を含む。本報告では,テキスト・ビデオ・ジェネレーション・モデルの性能向上を図り,トレーニングデータの質を高めるための手順とツールについて概説する。

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