論文の概要: Zero4D: Training-Free 4D Video Generation From Single Video Using Off-the-Shelf Video Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22622v1
- Date: Fri, 28 Mar 2025 17:14:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-31 19:09:59.779102
- Title: Zero4D: Training-Free 4D Video Generation From Single Video Using Off-the-Shelf Video Diffusion Model
- Title（参考訳）: Zero4D:オフザシェルフビデオ拡散モデルによる単一ビデオからのトレーニング不要4Dビデオ生成
- Authors: Jangho Park, Taesung Kwon, Jong Chul Ye,
- Abstract要約: そこで,本研究では,市販ビデオ拡散モデルを利用して,単一入力ビデオから多視点ビデオを生成する4Dビデオ生成手法を提案する。
本手法はトレーニング不要で,市販のビデオ拡散モデルを完全に活用し,マルチビュービデオ生成のための実用的で効果的なソリューションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.0192865857058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, multi-view or 4D video generation has emerged as a significant research topic. Nonetheless, recent approaches to 4D generation still struggle with fundamental limitations, as they primarily rely on harnessing multiple video diffusion models with additional training or compute-intensive training of a full 4D diffusion model with limited real-world 4D data and large computational costs. To address these challenges, here we propose the first training-free 4D video generation method that leverages the off-the-shelf video diffusion models to generate multi-view videos from a single input video. Our approach consists of two key steps: (1) By designating the edge frames in the spatio-temporal sampling grid as key frames, we first synthesize them using a video diffusion model, leveraging a depth-based warping technique for guidance. This approach ensures structural consistency across the generated frames, preserving spatial and temporal coherence. (2) We then interpolate the remaining frames using a video diffusion model, constructing a fully populated and temporally coherent sampling grid while preserving spatial and temporal consistency. Through this approach, we extend a single video into a multi-view video along novel camera trajectories while maintaining spatio-temporal consistency. Our method is training-free and fully utilizes an off-the-shelf video diffusion model, offering a practical and effective solution for multi-view video generation.
- Abstract（参考訳）: 近年,マルチビューや4Dビデオ生成が重要な研究トピックとして浮上している。
しかしながら、4D生成に対する最近のアプローチは、主に複数のビデオ拡散モデルに、実世界の限られた4Dデータと大きな計算コストを持つ完全な4D拡散モデルの追加のトレーニングや計算集約的なトレーニングを頼りにしているため、基本的な制限に苦慮している。
これらの課題に対処するために,本研究では,市販ビデオ拡散モデルを利用して,単一入力ビデオからマルチビュー映像を生成する,トレーニング不要な4Dビデオ生成手法を提案する。
提案手法は,(1)時空間サンプリンググリッドのエッジフレームをキーフレームとして指定することにより,まずビデオ拡散モデルを用いて,奥行きに基づくワープ手法を用いて指導を行う。
このアプローチにより、生成されたフレーム間の構造的一貫性が保証され、空間的および時間的一貫性が保たれる。
2) 映像拡散モデルを用いて残りのフレームを補間し, 空間的・時間的整合性を維持しつつ, 完全かつ時間的に整合したサンプリンググリッドを構築する。
このアプローチにより,1本の動画を,時空間の一貫性を維持しつつ,新しいカメラ軌道に沿って多視点ビデオに拡張する。
本手法はトレーニング不要で,市販のビデオ拡散モデルを完全に活用し,マルチビュービデオ生成のための実用的で効果的なソリューションを提供する。
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