論文の概要: One-Minute Video Generation with Test-Time Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05298v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 17:56:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 15:01:16.619642
• Title: One-Minute Video Generation with Test-Time Training
• Title（参考訳）: テストタイムトレーニングによる1分間のビデオ生成
• Abstract要約: テストタイムトレーニングレイヤは、テキストストーリーボードから1分間のビデオを生成する。 概念実証のため、TomとJerryの漫画に基づくデータセットをキュレートする。 有望ではあるが、その結果はまだ成果物が含まれており、おそらくは事前訓練された5Bモデルの能力が限られているためだろう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.01642174728548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers today still struggle to generate one-minute videos because self-attention layers are inefficient for long context. Alternatives such as Mamba layers struggle with complex multi-scene stories because their hidden states are less expressive. We experiment with Test-Time Training (TTT) layers, whose hidden states themselves can be neural networks, therefore more expressive. Adding TTT layers into a pre-trained Transformer enables it to generate one-minute videos from text storyboards. For proof of concept, we curate a dataset based on Tom and Jerry cartoons. Compared to baselines such as Mamba~2, Gated DeltaNet, and sliding-window attention layers, TTT layers generate much more coherent videos that tell complex stories, leading by 34 Elo points in a human evaluation of 100 videos per method. Although promising, results still contain artifacts, likely due to the limited capability of the pre-trained 5B model. The efficiency of our implementation can also be improved. We have only experimented with one-minute videos due to resource constraints, but the approach can be extended to longer videos and more complex stories. Sample videos, code and annotations are available at: https://test-time-training.github.io/video-dit
• Abstract（参考訳）: 現在、トランスフォーマーは、長時間のコンテキストにおいて自己注意層が非効率であるため、1分間のビデオを生成するのに苦労している。 隠れた状態が表現力に乏しいため、Mamba層のような代替手段は複雑なマルチシーンストーリーに苦しむ。 我々はテスト時間トレーニング(TTT)層を実験し、隠れ状態自体がニューラルネットワークであり、より表現力が高いことを示した。 TTTレイヤーをトレーニング済みのTransformerに追加することで、テキストストーリーボードから1分間のビデオを生成することができる。 概念実証のために、TomとJerryの漫画に基づいたデータセットをキュレートする。 Mamba~2、Gated DeltaNet、スライディングウインドウの注意層といったベースラインと比較すると、TT層は複雑なストーリーを伝えるコヒーレントなビデオを生成する。 有望ではあるが、その結果はまだ成果物が含まれており、おそらくは事前訓練された5Bモデルの能力が限られているためだろう。 実装の効率も改善できます。 リソース制約のため、私たちは1分間のビデオしか試していませんが、アプローチはより長いビデオやより複雑なストーリーに拡張することができます。 サンプルビデオ、コード、アノテーションは、https://test-time-training.github.io/ video-dit.comで入手できる。

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