論文の概要: MotionFlow: Attention-Driven Motion Transfer in Video Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05275v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 18:59:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:25.046522
• Title: MotionFlow: Attention-Driven Motion Transfer in Video Diffusion Models
• Title（参考訳）: MotionFlow:ビデオ拡散モデルにおける注意駆動運動伝達
• Authors: Tuna Han Salih Meral, Hidir Yesiltepe, Connor Dunlop, Pinar Yanardag,
• Abstract要約: 動画拡散モデルにおける動き伝達のための新しいフレームワークであるMotionFlowを紹介する。 本手法は,空間的・時間的ダイナミクスを正確に把握し,操作するために,クロスアテンションマップを利用する。 実験の結果,MotionFlowは劇的なシーン変化であっても,忠実度と汎用性の両方で既存モデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2311303453753033
• License:
• Abstract: Text-to-video models have demonstrated impressive capabilities in producing diverse and captivating video content, showcasing a notable advancement in generative AI. However, these models generally lack fine-grained control over motion patterns, limiting their practical applicability. We introduce MotionFlow, a novel framework designed for motion transfer in video diffusion models. Our method utilizes cross-attention maps to accurately capture and manipulate spatial and temporal dynamics, enabling seamless motion transfers across various contexts. Our approach does not require training and works on test-time by leveraging the inherent capabilities of pre-trained video diffusion models. In contrast to traditional approaches, which struggle with comprehensive scene changes while maintaining consistent motion, MotionFlow successfully handles such complex transformations through its attention-based mechanism. Our qualitative and quantitative experiments demonstrate that MotionFlow significantly outperforms existing models in both fidelity and versatility even during drastic scene alterations.
• Abstract（参考訳）: テキスト・トゥ・ビデオのモデルは、多種多様なビデオコンテンツを制作する素晴らしい能力を示しており、生成AIの顕著な進歩を示している。 しかし、これらのモデルは一般的に運動パターンのきめ細かい制御を欠いており、実用性は制限されている。 動画拡散モデルにおける動き伝達のための新しいフレームワークであるMotionFlowを紹介する。 そこで本手法では,空間的・時間的ダイナミクスを正確に把握し,操作するために,クロスアテンションマップを利用する。 本手法では,事前学習したビデオ拡散モデルの本質的な機能を活用して,テスト時間での学習や作業を行う。 一貫性のある動きを維持しながら、包括的なシーン変化に苦しむ従来のアプローチとは対照的に、MotionFlowは注意に基づくメカニズムを通じて、このような複雑な変換をうまく処理する。 定性的かつ定量的な実験により、MotionFlowは、劇的なシーン変更であっても、既存モデルよりも忠実さと汎用性の両方で大幅に優れていることが示された。

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