論文の概要: Mimir: Improving Video Diffusion Models for Precise Text Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03085v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 07:26:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:08:16.140537
• Title: Mimir: Improving Video Diffusion Models for Precise Text Understanding
• Title（参考訳）: Mimir: 精密テキスト理解のためのビデオ拡散モデルの改善
• Authors: Shuai Tan, Biao Gong, Yutong Feng, Kecheng Zheng, Dandan Zheng, Shuwei Shi, Yujun Shen, Jingdong Chen, Ming Yang,
• Abstract要約: テキストは、ナラティブな性質のため、ビデオ生成におけるキーコントロールシグナルとして機能する。 近年の大規模言語モデル(LLM)の成功はデコーダのみのトランスフォーマーのパワーを示している。 この作業は、慎重に調整されたトークンフィーザーを備えたエンドツーエンドのトレーニングフレームワークであるMimirによる、この課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.72393225042688
• License:
• Abstract: Text serves as the key control signal in video generation due to its narrative nature. To render text descriptions into video clips, current video diffusion models borrow features from text encoders yet struggle with limited text comprehension. The recent success of large language models (LLMs) showcases the power of decoder-only transformers, which offers three clear benefits for text-to-video (T2V) generation, namely, precise text understanding resulting from the superior scalability, imagination beyond the input text enabled by next token prediction, and flexibility to prioritize user interests through instruction tuning. Nevertheless, the feature distribution gap emerging from the two different text modeling paradigms hinders the direct use of LLMs in established T2V models. This work addresses this challenge with Mimir, an end-to-end training framework featuring a carefully tailored token fuser to harmonize the outputs from text encoders and LLMs. Such a design allows the T2V model to fully leverage learned video priors while capitalizing on the text-related capability of LLMs. Extensive quantitative and qualitative results demonstrate the effectiveness of Mimir in generating high-quality videos with excellent text comprehension, especially when processing short captions and managing shifting motions. Project page: https://lucaria-academy.github.io/Mimir/
• Abstract（参考訳）: テキストは、ナラティブな性質のため、ビデオ生成におけるキーコントロールシグナルとして機能する。 テキスト記述をビデオクリップに描画するために、現在のビデオ拡散モデルは、限られたテキスト理解に苦しむテキストエンコーダから機能を借りる。 大規模言語モデル(LLM)の最近の成功は、デコーダのみのトランスフォーマーのパワーを誇示している。これは、テキスト・ビデオ(T2V)生成の3つの明確な利点、すなわち、優れたスケーラビリティから生じる正確なテキスト理解、次のトークン予測によって実現される入力テキストを超えた想像力、命令チューニングによるユーザの興味の優先順位付けの柔軟性を提供する。 それでも、2つの異なるテキストモデリングパラダイムから生じる特徴分散ギャップは、確立されたT2VモデルにおけるLSMの直接的使用を妨げる。 この作業は、テキストエンコーダとLLMの出力を調和させるために、慎重に調整されたトークンフィーザーを備えたエンドツーエンドのトレーニングフレームワークであるMimirで、この課題に対処する。 このような設計により、LLMのテキスト関連能力を生かしながら、T2Vモデルで学習ビデオの事前処理を完全に活用することができる。 特に短いキャプション処理やシフト動作の管理において,高画質な動画をテキスト理解で生成する上でのMimirの有効性を定量的に検証した。 プロジェクトページ:https://lucaria-academy.github.io/Mimir/

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