論文の概要: On Equivariance and Fast Sampling in Video Diffusion Models Trained with Warped Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09789v2
• Date: Thu, 16 Oct 2025 05:46:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 16:37:10.345312
• Title: On Equivariance and Fast Sampling in Video Diffusion Models Trained with Warped Noise
• Title（参考訳）: ワープノイズを訓練したビデオ拡散モデルの等価性と高速サンプリングについて
• Authors: Chao Liu, Arash Vahdat,
• Abstract要約: 入力雑音の空間変換に同値であるように、歪んだ雑音を訓練できることが示される。 これにより、入力ノイズ中の動きは、生成されたビデオ内の動きと自然に一致させることができる。 EquiVDMはサンプリングのステップをはるかに少なくすることで、同等または優れた品質を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.524057973734145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporally consistent video-to-video generation is critical for applications such as style transfer and upsampling. In this paper, we provide a theoretical analysis of warped noise - a recently proposed technique for training video diffusion models - and show that pairing it with the standard denoising objective implicitly trains models to be equivariant to spatial transformations of the input noise, which we term EquiVDM. This equivariance enables motion in the input noise to align naturally with motion in the generated video, yielding coherent, high-fidelity outputs without the need for specialized modules or auxiliary losses. A further advantage is sampling efficiency: EquiVDM achieves comparable or superior quality in far fewer sampling steps. When distilled into one-step student models, EquiVDM preserves equivariance and delivers stronger motion controllability and fidelity than distilled nonequivariant baselines. Across benchmarks, EquiVDM consistently outperforms prior methods in motion alignment, temporal consistency, and perceptual quality, while substantially lowering sampling cost.
• Abstract（参考訳）: スタイル転送やアップサンプリングといったアプリケーションには、時間的に一貫したビデオ・ビデオ生成が不可欠である。 本稿では,近年提案されている映像拡散モデルの学習手法であるワープノイズの理論的解析を行い,入力雑音の空間変換に同値な暗黙的対象モデルと組み合わせることを示し,これをEquiVDMと呼ぶ。 この等価性により、入力ノイズ中の運動は、生成されたビデオの運動と自然に一致し、特別なモジュールや補助的な損失を必要とせず、コヒーレントで高忠実な出力が得られる。 EquiVDMはサンプリングのステップをはるかに少なくすることで、同等または優れた品質を達成する。 一段階の学生モデルに蒸留すると、EquiVDMは同分散を保ち、蒸留された非同変基線よりも強い運動制御性と忠実性をもたらす。 ベンチマーク全体を通じて、EquiVDMは、サンプリングコストを大幅に下げながら、モーションアライメント、時間的一貫性、知覚品質において、従来手法よりも一貫して優れています。

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