論文の概要: CamI2V: Camera-Controlled Image-to-Video Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15957v2
- Date: Tue, 22 Oct 2024 06:26:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:24:55.774527
- Title: CamI2V: Camera-Controlled Image-to-Video Diffusion Model
- Title（参考訳）: CamI2V:カメラによる画像とビデオの拡散モデル
- Authors: Guangcong Zheng, Teng Li, Rui Jiang, Yehao Lu, Tao Wu, Xi Li,
- Abstract要約: 本稿では,明示的な物理的制約をモデル設計に統合する必要性を強調した。
ノイズ条件の新たな視点から,すべてのクロスフレーム関係をモデル化するためのエピポーラアテンションを提案する。
領域外画像への強い一般化を維持しつつ、RealEstate10K上でのカメラ制御性を25.5%向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.762824216082508
- License:
- Abstract: Recently, camera pose, as a user-friendly and physics-related condition, has been introduced into text-to-video diffusion model for camera control. However, existing methods simply inject camera conditions through a side input. These approaches neglect the inherent physical knowledge of camera pose, resulting in imprecise camera control, inconsistencies, and also poor interpretability. In this paper, we emphasize the necessity of integrating explicit physical constraints into model design. Epipolar attention is proposed for modeling all cross-frame relationships from a novel perspective of noised condition. This ensures that features are aggregated from corresponding epipolar lines in all noised frames, overcoming the limitations of current attention mechanisms in tracking displaced features across frames, especially when features move significantly with the camera and become obscured by noise. Additionally, we introduce register tokens to handle cases without intersections between frames, commonly caused by rapid camera movements, dynamic objects, or occlusions. To support image-to-video, we propose the multiple guidance scale to allow for precise control for image, text, and camera, respectively. Furthermore, we establish a more robust and reproducible evaluation pipeline to solve the inaccuracy and instability of existing camera control measurement. We achieve a 25.5% improvement in camera controllability on RealEstate10K while maintaining strong generalization to out-of-domain images. Only 24GB and 12GB are required for training and inference, respectively. We plan to release checkpoints, along with training and evaluation codes. Dynamic videos are best viewed at https://zgctroy.github.io/CamI2V.
- Abstract（参考訳）: 近年,ユーザフレンドリで物理的な条件であるカメラポーズが,カメラ制御のためのテキスト・ビデオ拡散モデルに導入されている。
しかし、既存の方法は単にサイド入力によってカメラ条件を注入するだけである。
これらのアプローチは、カメラポーズの本質的な物理的知識を無視し、不正確なカメラ制御、不整合、そして解釈可能性の低下をもたらす。
本稿では,明示的な物理的制約をモデル設計に統合する必要性を強調した。
ノイズ条件の新たな視点から,すべてのクロスフレーム関係をモデル化するためのエピポーラアテンションを提案する。
これにより、全てのノイズフレームにおける対応するエピポーラ線から特徴が集約されることが保証され、特にカメラで大きく動き、ノイズによって見えなくなると、フレーム間の変位した特徴を追跡する際の現在の注意機構の限界を克服する。
さらに,高速カメラ,ダイナミックオブジェクト,あるいはオクルージョンによって引き起こされるフレーム間の交差のないケースを扱うために,レジスタトークンを導入している。
本稿では,画像とテキストとカメラの正確な制御を可能にするマルチガイダンス尺度を提案する。
さらに、既存のカメラ制御測定の不正確性と不安定性を解決するため、より堅牢で再現可能な評価パイプラインを構築した。
領域外画像への強い一般化を維持しつつ、RealEstate10K上でのカメラ制御性を25.5%向上させる。
トレーニングには24GBと12GBしか必要ありません。
トレーニングや評価コードとともに、チェックポイントをリリースする予定です。
ダイナミックビデオはhttps://zgctroy.github.io/CamI2Vでよく見られる。
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