論文の概要: UniReal: Universal Image Generation and Editing via Learning Real-world Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07774v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 22:51:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:32:53.203115
• Title: UniReal: Universal Image Generation and Editing via Learning Real-world Dynamics
• Title（参考訳）: UniReal: 実世界のダイナミクスを学習するユニバーサルイメージ生成と編集
• Authors: Xi Chen, Zhifei Zhang, He Zhang, Yuqian Zhou, Soo Ye Kim, Qing Liu, Yijun Li, Jianming Zhang, Nanxuan Zhao, Yilin Wang, Hui Ding, Zhe Lin, Hengshuang Zhao,
• Abstract要約: UniRealは、様々な画像生成および編集タスクに対処するために設計された統一されたフレームワークである。 近年の映像生成モデルに着想を得て,画像レベルのタスクを不連続な映像生成として扱う統一的手法を提案する。 画像レベルのタスク用に設計されているが、ユニバーサルな監視のためのスケーラブルなソースとしてビデオを活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.10447111842504
• License:
• Abstract: We introduce UniReal, a unified framework designed to address various image generation and editing tasks. Existing solutions often vary by tasks, yet share fundamental principles: preserving consistency between inputs and outputs while capturing visual variations. Inspired by recent video generation models that effectively balance consistency and variation across frames, we propose a unifying approach that treats image-level tasks as discontinuous video generation. Specifically, we treat varying numbers of input and output images as frames, enabling seamless support for tasks such as image generation, editing, customization, composition, etc. Although designed for image-level tasks, we leverage videos as a scalable source for universal supervision. UniReal learns world dynamics from large-scale videos, demonstrating advanced capability in handling shadows, reflections, pose variation, and object interaction, while also exhibiting emergent capability for novel applications.
• Abstract（参考訳）: 様々な画像生成および編集タスクに対処するために設計された統合フレームワークUniRealを紹介する。 既存のソリューションはタスクによって異なることが多いが、基本的な原則を共有している。 フレーム間の一貫性とばらつきを効果的にバランスさせる最近のビデオ生成モデルに着想を得て,画像レベルのタスクを不連続なビデオ生成として扱う統一アプローチを提案する。 具体的には、様々な入力および出力画像をフレームとして扱い、画像生成、編集、カスタマイズ、合成などのタスクをシームレスにサポートする。 画像レベルのタスク用に設計されているが、ユニバーサルな監視のためのスケーラブルなソースとしてビデオを活用している。 UniRealは、大規模なビデオから世界ダイナミクスを学び、シャドー、リフレクション、ポーズのバリエーション、オブジェクトインタラクションを扱う高度な能力を示しながら、新しいアプリケーションに創発的な能力を示す。

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