論文の概要: V-Trans4Style: Visual Transition Recommendation for Video Production Style Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07983v1
- Date: Tue, 14 Jan 2025 10:06:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-15 13:29:17.285577
- Title: V-Trans4Style: Visual Transition Recommendation for Video Production Style Adaptation
- Title（参考訳）: V-Trans4Style:ビデオ制作スタイル適応のための視覚遷移勧告
- Authors: Pooja Guhan, Tsung-Wei Huang, Guan-Ming Su, Subhadra Gopalakrishnan, Dinesh Manocha,
- Abstract要約: V-Trans-4Styleは、ドキュメンタリー、ドラマ、フィーチャー映画、特定のYouTubeチャンネルのビデオ制作技術など、さまざまなプロダクションスタイルにビデオを適用するように設計されている。
我々のアルゴリズムは、よりボトムアップなアプローチを用いて、この柔軟性を達成するために最適な視覚遷移を推奨する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.774721054615746
- License:
- Abstract: We introduce V-Trans4Style, an innovative algorithm tailored for dynamic video content editing needs. It is designed to adapt videos to different production styles like documentaries, dramas, feature films, or a specific YouTube channel's video-making technique. Our algorithm recommends optimal visual transitions to help achieve this flexibility using a more bottom-up approach. We first employ a transformer-based encoder-decoder network to learn recommending temporally consistent and visually seamless sequences of visual transitions using only the input videos. We then introduce a style conditioning module that leverages this model to iteratively adjust the visual transitions obtained from the decoder through activation maximization. We demonstrate the efficacy of our method through experiments conducted on our newly introduced AutoTransition++ dataset. It is a 6k video version of AutoTransition Dataset that additionally categorizes its videos into different production style categories. Our encoder-decoder model outperforms the state-of-the-art transition recommendation method, achieving improvements of 10% to 80% in Recall@K and mean rank values over baseline. Our style conditioning module results in visual transitions that improve the capture of the desired video production style characteristics by an average of around 12% in comparison to other methods when measured with similarity metrics. We hope that our work serves as a foundation for exploring and understanding video production styles further.
- Abstract（参考訳）: V-Trans4Styleは動的ビデオコンテンツ編集のための革新的なアルゴリズムである。
ドキュメンタリー、ドラマ、フィーチャー映画、あるいは特定のYouTubeチャンネルのビデオ制作技術など、さまざまなプロダクションスタイルにビデオを適用するように設計されている。
我々のアルゴリズムは、よりボトムアップなアプローチを用いて、この柔軟性を達成するために最適な視覚遷移を推奨する。
まず、入力ビデオのみを用いて、時間的に一貫性があり、視覚的にシームレスな視覚遷移のシーケンスを推奨するトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダネットワークを用いて学習する。
次に、このモデルを利用して、アクティベーション最大化によりデコーダから得られる視覚遷移を反復的に調整するスタイルコンディショニングモジュールを導入する。
新たに導入したAutoTransition++データセットを用いて実験を行い,本手法の有効性を示す。
これはAutoTransition Datasetの6kビデオバージョンで、動画を異なるプロダクションスタイルのカテゴリに分類する。
エンコーダ・デコーダモデルでは,Recall@Kの10%から80%の改善と,ベースライン上のランク値の平均化を実現し,最先端のトランジションレコメンデーション手法よりも優れていた。
我々のスタイルコンディショニングモジュールは、類似度測定で測定した他の方法と比較して平均12%ほど、所望の映像制作スタイル特性のキャプチャを改善する視覚遷移をもたらす。
われわれの作品が、ビデオ制作のスタイルをさらに探求し理解するための基盤となることを願っている。
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