論文の概要: Latent Beam Diffusion Models for Decoding Image Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20429v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 11:01:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:22.219944
• Title: Latent Beam Diffusion Models for Decoding Image Sequences
• Title（参考訳）: 画像列復号のための潜時ビーム拡散モデル
• Authors: Guilherme Fernandes, Vasco Ramos, Regev Cohen, Idan Szpektor, João Magalhães,
• Abstract要約: 既存の手法は個々の画像を独立して生成し、切り離された物語に繋がる。 本研究では,静止空間探索のための新しいビーム探索手法を導入し,全画像列の条件付き生成を可能にする。 探索最適化と遅延空間改良の進歩により、この研究は構造化画像列生成の新しい標準となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.865234147230616
• License:
• Abstract: While diffusion models excel at generating high-quality images from text prompts, they struggle with visual consistency in image sequences. Existing methods generate each image independently, leading to disjointed narratives - a challenge further exacerbated in non-linear storytelling, where scenes must connect beyond adjacent frames. We introduce a novel beam search strategy for latent space exploration, enabling conditional generation of full image sequences with beam search decoding. Unlike prior approaches that use fixed latent priors, our method dynamically searches for an optimal sequence of latent representations, ensuring coherent visual transitions. To address beam search's quadratic complexity, we integrate a cross-attention mechanism that efficiently scores search paths and enables pruning, prioritizing alignment with both textual prompts and visual context. Human evaluations confirm that our approach outperforms baseline methods, producing full sequences with superior coherence, visual continuity, and textual alignment. By bridging advances in search optimization and latent space refinement, this work sets a new standard for structured image sequence generation.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルはテキストプロンプトから高品質な画像を生成するのに優れているが、画像シーケンスの視覚的一貫性に苦慮している。 既存の方法はそれぞれのイメージを独立して生成し、切り離された物語へと繋がる - これは、隣接するフレームを超えてシーンを接続しなければならない、非線形のストーリーテリングにおいてさらに悪化する課題である。 本稿では,ビーム探索復号による全画像列の条件付き生成を可能にする,遅延空間探索のための新しいビーム探索戦略を提案する。 固定潜伏前処理を用いた従来の手法とは異なり,本手法は最適潜伏表現列を動的に探索し,コヒーレントな視覚遷移を保証する。 ビーム探索の2次複雑さに対処するため,探索経路を効率よくスコアし,テキストプロンプトと視覚的コンテキストの両方との整合性を優先したプルーニングを可能にするクロスアテンション機構を統合した。 人間の評価は,本手法がベースライン法より優れ,コヒーレンス,視覚的連続性,テキストアライメントに優れた全シーケンスを生成することを確認した。 探索最適化と遅延空間改良の進歩により、この研究は構造化画像列生成の新しい標準となる。

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