論文の概要: DiffMVR: Diffusion-based Automated Multi-Guidance Video Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18745v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 20:43:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:20:26.909722
• Title: DiffMVR: Diffusion-based Automated Multi-Guidance Video Restoration
• Title（参考訳）: DiffMVR:拡散型マルチガイドビデオ再生
• Authors: Zheyan Zhang, Diego Klabjan, Renee CB Manworren,
• Abstract要約: 拡散型ビデオレベルの塗装モデルDiffMVRを提案する。 提案手法では,動的二重誘導画像プロンプトシステムを導入し,適応参照フレームを利用して塗装プロセスのガイドを行う。 これにより、ビデオフレーム間の微細な詳細と滑らかな遷移の両方をキャプチャし、塗装方向を正確に制御し、難易度の高い動的環境における復元精度を大幅に向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.637125300701795
• License:
• Abstract: In this work, we address a challenge in video inpainting: reconstructing occluded regions in dynamic, real-world scenarios. Motivated by the need for continuous human motion monitoring in healthcare settings, where facial features are frequently obscured, we propose a diffusion-based video-level inpainting model, DiffMVR. Our approach introduces a dynamic dual-guided image prompting system, leveraging adaptive reference frames to guide the inpainting process. This enables the model to capture both fine-grained details and smooth transitions between video frames, offering precise control over inpainting direction and significantly improving restoration accuracy in challenging, dynamic environments. DiffMVR represents a significant advancement in the field of diffusion-based inpainting, with practical implications for real-time applications in various dynamic settings.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,動的で現実的なシナリオにおける隠蔽領域の再構築という,ビデオインパインティングの課題に対処する。 顔の特徴が頻繁に隠蔽される医療環境下での人間の動きの連続的モニタリングの必要性から,拡散型ビデオレベルのインペインティングモデルDiffMVRを提案する。 提案手法では,動的二重誘導画像プロンプトシステムを導入し,適応参照フレームを利用して塗装プロセスのガイドを行う。 これにより、ビデオフレーム間の微細な詳細と滑らかな遷移の両方をキャプチャし、塗装方向を正確に制御し、難易度の高い動的環境における復元精度を大幅に向上させることができる。 DiffMVRは拡散ベースの塗布の分野で大きな進歩を示し、様々な動的環境におけるリアルタイムアプリケーションに実践的な意味を持つ。

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