論文の概要: Free-Form Motion Control: A Synthetic Video Generation Dataset with Controllable Camera and Object Motions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01425v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 18:59:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:13:34.781989
• Title: Free-Form Motion Control: A Synthetic Video Generation Dataset with Controllable Camera and Object Motions
• Title（参考訳）: 自由形モーションコントロール:カメラと物体の動きを制御可能な合成ビデオ生成データセット
• Authors: Xincheng Shuai, Henghui Ding, Zhenyuan Qin, Hao Luo, Xingjun Ma, Dacheng Tao,
• Abstract要約: 自由形運動制御のための合成データセット(SynFMC)を提案する。 提案したSynFMCデータセットは、さまざまなオブジェクトと環境を含み、特定のルールに従ってさまざまな動きパターンをカバーしている。 さらに,物体とカメラの動きの独立的あるいは同時制御を可能にするFMC(Free-Form Motion Control)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.65431951506152
• License:
• Abstract: Controlling the movements of dynamic objects and the camera within generated videos is a meaningful yet challenging task. Due to the lack of datasets with comprehensive motion annotations, existing algorithms can not simultaneously control the motions of both camera and objects, resulting in limited controllability over generated contents. To address this issue and facilitate the research in this field, we introduce a Synthetic Dataset for Free-Form Motion Control (SynFMC). The proposed SynFMC dataset includes diverse objects and environments and covers various motion patterns according to specific rules, simulating common and complex real-world scenarios. The complete 6D pose information facilitates models learning to disentangle the motion effects from objects and the camera in a video. To validate the effectiveness and generalization of SynFMC, we further propose a method, Free-Form Motion Control (FMC). FMC enables independent or simultaneous control of object and camera movements, producing high-fidelity videos. Moreover, it is compatible with various personalized text-to-image (T2I) models for different content styles. Extensive experiments demonstrate that the proposed FMC outperforms previous methods across multiple scenarios.
• Abstract（参考訳）: 動的オブジェクトとカメラの動きを、生成されたビデオの中で制御することは、有意義だが難しい課題だ。 包括的なモーションアノテーションを備えたデータセットが欠如しているため、既存のアルゴリズムはカメラとオブジェクトの両方の動きを同時に制御することができず、生成されたコンテンツに対して制限された制御性をもたらす。 この問題に対処し,本分野での研究を促進するために,自由形運動制御のための合成データセット(SynFMC)を提案する。 提案したSynFMCデータセットは、さまざまなオブジェクトや環境を含み、特定のルールに従ってさまざまな動きパターンをカバーし、一般的な複雑な実世界のシナリオをシミュレートする。 完全な6Dポーズ情報は、ビデオ内のオブジェクトとカメラからの動き効果を遠ざけることを学習するモデルを容易にする。 さらに,SynFMCの有効性と一般化を検証するために,FMC (Free-Form Motion Control) 法を提案する。 FMCは、オブジェクトとカメラの動きを独立または同時制御し、高忠実度ビデオを生成する。 さらに、さまざまなコンテンツスタイルのパーソナライズされたテキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルと互換性がある。 大規模な実験により、提案されたFMCは、複数のシナリオで過去の手法より優れていることが示された。

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