論文の概要: Multilevel Semantic-Aware Model for AI-Generated Video Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02706v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 01:18:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:07:10.810664
- Title: Multilevel Semantic-Aware Model for AI-Generated Video Quality Assessment
- Title（参考訳）: AIによる映像品質評価のためのマルチレベル意味認識モデル
- Authors: Jiaze Li, Haoran Xu, Shiding Zhu, Junwei He, Haozhao Wang,
- Abstract要約: 本稿では,AI生成ビデオ品質評価のためのマルチレベルセマンティック・アウェアモデルであるMSA-VQAを紹介する。
我々の階層的なフレームワークは、ビデオコンテンツを3つのレベル(フレーム、セグメント、ビデオ)で分析します。
ビデオと条件付きプロンプト間のセマンティック一貫性を確保するために,CLIPのテキストエンコーダを用いたPrompt Semantic Supervision Moduleを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.529169236891532
- License:
- Abstract: The rapid development of diffusion models has greatly advanced AI-generated videos in terms of length and consistency recently, yet assessing AI-generated videos still remains challenging. Previous approaches have often focused on User-Generated Content(UGC), but few have targeted AI-Generated Video Quality Assessment methods. In this work, we introduce MSA-VQA, a Multilevel Semantic-Aware Model for AI-Generated Video Quality Assessment, which leverages CLIP-based semantic supervision and cross-attention mechanisms. Our hierarchical framework analyzes video content at three levels: frame, segment, and video. We propose a Prompt Semantic Supervision Module using text encoder of CLIP to ensure semantic consistency between videos and conditional prompts. Additionally, we propose the Semantic Mutation-aware Module to capture subtle variations between frames. Extensive experiments demonstrate our method achieves state-of-the-art results.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルの急速な開発は、最近、長さと一貫性の観点からAI生成ビデオを大幅に進歩させたが、AI生成ビデオを評価することは依然として難しい。
これまではユーザ生成コンテンツ(UGC)に重点を置いてきたが、AI生成ビデオ品質評価手法をターゲットとするものはほとんどない。
本稿では,CLIPに基づくセマンティック・セマンティック・アウェア・モデルであるMSA-VQAを紹介する。
我々の階層的なフレームワークは、ビデオコンテンツを3つのレベル(フレーム、セグメント、ビデオ)で分析します。
ビデオと条件付きプロンプト間のセマンティック一貫性を確保するために,CLIPのテキストエンコーダを用いたPrompt Semantic Supervision Moduleを提案する。
さらに,フレーム間の微妙な変化を捉えるセマンティック・ミューテーション・アウェア・モジュールを提案する。
大規模な実験により,本手法は最先端の結果を得ることができた。
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