論文の概要: VidTwin: Video VAE with Decoupled Structure and Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17726v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 17:16:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:31.461337
• Title: VidTwin: Video VAE with Decoupled Structure and Dynamics
• Title（参考訳）: VidTwin: 分離された構造とダイナミクスを備えたビデオVAE
• Authors: Yuchi Wang, Junliang Guo, Xinyi Xie, Tianyu He, Xu Sun, Jiang Bian,
• Abstract要約: VidTwinはビデオの自動エンコーダで、ビデオを2つの異なる遅延空間に分離する。 構造潜時ベクトルは全体内容とグローバルな動きを捉え、ダイナミクス潜時ベクトルは微細な詳細と高速な動きを表す。 実験により、VidTwinは高い圧縮率で高い復元品質で0.20%を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.51768013474122
• License:
• Abstract: Recent advancements in video autoencoders (Video AEs) have significantly improved the quality and efficiency of video generation. In this paper, we propose a novel and compact video autoencoder, VidTwin, that decouples video into two distinct latent spaces: Structure latent vectors, which capture overall content and global movement, and Dynamics latent vectors, which represent fine-grained details and rapid movements. Specifically, our approach leverages an Encoder-Decoder backbone, augmented with two submodules for extracting these latent spaces, respectively. The first submodule employs a Q-Former to extract low-frequency motion trends, followed by downsampling blocks to remove redundant content details. The second averages the latent vectors along the spatial dimension to capture rapid motion. Extensive experiments show that VidTwin achieves a high compression rate of 0.20% with high reconstruction quality (PSNR of 28.14 on the MCL-JCV dataset), and performs efficiently and effectively in downstream generative tasks. Moreover, our model demonstrates explainability and scalability, paving the way for future research in video latent representation and generation. Our code has been released at https://github.com/microsoft/VidTok/tree/main/vidtwin.
• Abstract（参考訳）: 近年,ビデオオートエンコーダ(ビデオAE)の進歩により,映像生成の質と効率が著しく向上している。 本稿では,映像を包括的かつコンパクトなビデオオートエンコーダであるVidTwinを提案し,映像を包括的コンテンツとグローバルな動きをキャプチャする構造潜在ベクトルと,細かな詳細と高速な動きを表すダイナミクス潜在ベクトルの2つの異なる潜在空間に分解する。 具体的には,Encoder-Decoderのバックボーンを2つのサブモジュールで拡張し,これらの潜在空間を抽出する。 第1サブモジュールはQ-Formerを使用して低周波の動き傾向を抽出し、続いて冗長なコンテンツの詳細を取り除くためにダウンサンプリングブロックを出力する。 2つ目は、空間次元に沿って潜伏ベクトルを平均化し、高速な動きを捉えることである。 大規模な実験により、VidTwinは高い圧縮率で高い再構成品質(MCL-JCVデータセットで28.14のPSNR)を達成し、下流生成タスクにおいて効率よく効果的に実行することが示された。 さらに,本モデルでは説明可能性と拡張性を示し,ビデオ遅延表現と生成における今後の研究の道を開く。 私たちのコードはhttps://github.com/microsoft/VidTok/tree/main/vidtwin.comでリリースされました。

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