論文の概要: Motion Dreamer: Realizing Physically Coherent Video Generation through Scene-Aware Motion Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00547v1
• Date: Sat, 30 Nov 2024 17:40:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:22.037042
• Title: Motion Dreamer: Realizing Physically Coherent Video Generation through Scene-Aware Motion Reasoning
• Title（参考訳）: モーションドリーマー:シーン認識による物理コヒーレントな映像生成を実現する
• Authors: Tianshuo Xu, Zhifei Chen, Leyi Wu, Hao Lu, Yuying Chen, Lihui Jiang, Bingbing Liu, Yingcong Chen,
• Abstract要約: 本稿では,2段階のビデオ生成フレームワークであるbfMotion Dreamerを提案する。 高忠実度ビデオ合成から動き推論を分離することにより、より正確で物理的に妥当な動き生成を可能にする。 我々の研究は、より一貫性があり現実的な方法で物理的相互作用を推論できるモデルを作成するための新しい道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.690736225683825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent numerous video generation models, also known as world models, have demonstrated the ability to generate plausible real-world videos. However, many studies have shown that these models often produce motion results lacking logical or physical coherence. In this paper, we revisit video generation models and find that single-stage approaches struggle to produce high-quality results while maintaining coherent motion reasoning. To address this issue, we propose \textbf{Motion Dreamer}, a two-stage video generation framework. In Stage I, the model generates an intermediate motion representation-such as a segmentation map or depth map-based on the input image and motion conditions, focusing solely on the motion itself. In Stage II, the model uses this intermediate motion representation as a condition to generate a high-detail video. By decoupling motion reasoning from high-fidelity video synthesis, our approach allows for more accurate and physically plausible motion generation. We validate the effectiveness of our approach on the Physion dataset and in autonomous driving scenarios. For example, given a single push, our model can synthesize the sequential toppling of a set of dominoes. Similarly, by varying the movements of ego-cars, our model can produce different effects on other vehicles. Our work opens new avenues in creating models that can reason about physical interactions in a more coherent and realistic manner.
• Abstract（参考訳）: 近年の多数のビデオ生成モデル(ワールドモデルとしても知られる)は、実証可能な実世界のビデオを生成する能力を実証している。 しかし、多くの研究は、これらのモデルが論理的あるいは物理的コヒーレンスに欠ける運動結果を生み出すことをしばしば示している。 本稿では,映像生成モデルを再検討し,コヒーレントな動作推論を維持しながら,単一ステージアプローチが高品質な結果の獲得に苦慮していることを示す。 この問題に対処するために,2段階のビデオ生成フレームワークである‘textbf{Motion Dreamer} を提案する。 ステージIでは、入力画像と運動条件に基づいて、セグメンテーションマップや深度マップなどの中間動作表現を生成する。 ステージIIでは、この中間動作表現を条件として高精細ビデオを生成する。 高忠実度ビデオ合成から動き推論を分離することにより、より正確で物理的に妥当な動き生成を可能にする。 提案手法の有効性をPhyssionデータセットおよび自律運転シナリオで検証する。 例えば、1つのプッシュが与えられた場合、我々のモデルは一連のドミノの逐次的トッピングを合成することができる。 同様に、エゴカーの動きを変えることで、我々のモデルは他の車に異なる効果をもたらすことができる。 我々の研究は、より一貫性があり現実的な方法で物理的相互作用を推論できるモデルを作成するための新しい道を開く。

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