論文の概要: Packing Input Frame Context in Next-Frame Prediction Models for Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12626v2
• Date: Mon, 21 Apr 2025 08:13:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 08:57:53.233482
• Title: Packing Input Frame Context in Next-Frame Prediction Models for Video Generation
• Title（参考訳）: 映像生成のための次フレーム予測モデルにおける入力フレームコンテキストのパッキング
• Authors: Lvmin Zhang, Maneesh Agrawala,
• Abstract要約: ビデオ生成のための次フレーム(または次フレーム)予測モデルをトレーニングするためのニューラルネットワーク構造であるFramePackを提案する。 FramePackは入力フレームを圧縮し、ビデオ長に関わらず、トランスフォーマーコンテキスト長を固定数とする。 画像拡散と同様のボトルネックを伴うビデオ拡散を用いて、多数のフレームを処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.77316047044662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a neural network structure, FramePack, to train next-frame (or next-frame-section) prediction models for video generation. The FramePack compresses input frames to make the transformer context length a fixed number regardless of the video length. As a result, we are able to process a large number of frames using video diffusion with computation bottleneck similar to image diffusion. This also makes the training video batch sizes significantly higher (batch sizes become comparable to image diffusion training). We also propose an anti-drifting sampling method that generates frames in inverted temporal order with early-established endpoints to avoid exposure bias (error accumulation over iterations). Finally, we show that existing video diffusion models can be finetuned with FramePack, and their visual quality may be improved because the next-frame prediction supports more balanced diffusion schedulers with less extreme flow shift timesteps.
• Abstract（参考訳）: ビデオ生成のための次フレーム(または次フレーム)予測モデルをトレーニングするためのニューラルネットワーク構造であるFramePackを提案する。 FramePackは入力フレームを圧縮し、ビデオ長に関わらず、トランスフォーマーコンテキスト長を固定数とする。 その結果,画像拡散と同様の計算ボトルネックを持つビデオ拡散を用いて,多数のフレームを処理できることがわかった。 これにより、トレーニングビデオのバッチサイズが大幅に大きくなる(バッチサイズは画像拡散トレーニングに匹敵する)。 また、早期に確立された終端を持つ逆時間順のフレームを生成し、露光バイアス(繰り返しによるエラー累積)を回避するためのアンチドリフトサンプリング手法を提案する。 最後に,既存のビデオ拡散モデルをFramePackで微調整し,その視覚的品質を向上できることを示す。

関連論文リスト

• Beyond Boundary Frames: Audio-Visual Semantic Guidance for Context-Aware Video Interpolation [14.00347197658315]
  BBFは、音声/視覚のセマンティクスによってガイドされるコンテキスト対応のビデオフレームフレームワークである。 BBFは、汎用的タスクとオーディオ視覚同期タスクの両方において、最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-03T09:22:13Z)
• Generative Inbetweening through Frame-wise Conditions-Driven Video Generation [63.43583844248389]
  生成的inbetweeningは、2つのキーフレームを入力として利用することで中間フレームシーケンスを生成することを目的としている。 補間ビデオフレームの時間的安定性を著しく向上するフレームワイド・コンディション駆動ビデオ生成法(FCVG)を提案する。 FCVGは線形曲線と非線形曲線の両方を用いて時間的に安定なビデオを生成する能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T13:19:41Z)
• Continuous Video Process: Modeling Videos as Continuous Multi-Dimensional Processes for Video Prediction [43.16308241800144]
  本稿では,映像を連続的な多次元プロセスとして扱う新しいモデルクラスを提案する。 我々は、KTH、BAIR、Human3.6M、UCF101などのベンチマークデータセットで検証された、ビデオ予測における最先端のパフォーマンスを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T10:34:50Z)
• ViBiDSampler: Enhancing Video Interpolation Using Bidirectional Diffusion Sampler [53.98558445900626]
  現在の画像とビデオの拡散モデルは、単一のフレームからビデオを生成するのに強力だが、2フレーム条件付き生成に適応する必要がある。 我々は,これらのオフマンド問題に対処するために,広範囲な再ノイズや微調整を必要とせずに,新しい双方向サンプリング戦略を導入する。 提案手法では,それぞれ開始フレームと終了フレームに条件付き前方経路と後方経路の両方に沿って逐次サンプリングを行い,中間フレームの整合性を確保した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T03:01:54Z)
• ZeroSmooth: Training-free Diffuser Adaptation for High Frame Rate Video Generation [81.90265212988844]
  本稿では,プラグイン・アンド・プレイ方式で生成ビデオモデルを作成するためのトレーニング不要なビデオ手法を提案する。 我々は,映像モデルを隠れ状態補正モジュールを備えた自己カスケード映像拡散モデルに変換する。 私たちのトレーニングフリーの手法は、巨大な計算リソースと大規模データセットによってサポートされているトレーニングモデルにさえ匹敵するものです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T00:31:13Z)
• Aggregating Nearest Sharp Features via Hybrid Transformers for Video Deblurring [70.06559269075352]
  本稿では,隣接するフレームと既存のシャープフレームの両方を特徴集約のためにハイブリッドトランスフォーマーを用いて活用するビデオデブロアリング手法を提案する。 検出されたシャープフレームから最も近いシャープ特徴を集約するために,マルチスケールマッチング機能を備えたグローバルトランスを利用する。 提案手法は,定量的な計測値と視覚的品質の観点から,最先端のビデオデブロアリング法,およびイベント駆動ビデオデブロアリング法より優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T16:12:11Z)
• Rerender A Video: Zero-Shot Text-Guided Video-to-Video Translation [93.18163456287164]
  本稿では,動画に画像モデルを適用するための新しいテキスト誘導型動画翻訳フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは,グローバルなスタイルと局所的なテクスチャの時間的一貫性を低コストで実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T17:52:23Z)
• TTVFI: Learning Trajectory-Aware Transformer for Video Frame Interpolation [50.49396123016185]
  ビデオフレーム(VFI)は、2つの連続するフレーム間の中間フレームを合成することを目的としている。 ビデオフレーム補間用トラジェクトリ対応トランス (TTVFI) を提案する。 提案手法は,4つの広く使用されているVFIベンチマークにおいて,他の最先端手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-19T03:37:49Z)
• Optimizing Video Prediction via Video Frame Interpolation [53.16726447796844]
  本稿では,映像フレームスケープのフォトリアリスティックな結果にインスパイアされた,映像フレームによる映像予測のための新しい最適化フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、トレーニングデータセットを必要とせずに、事前訓練された差別化可能なビデオフレームモジュールによる最適化に基づいている。 我々の手法は、大量のトレーニングデータや余分な意味情報を必要とする他のビデオ予測手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-27T17:03:46Z)
• Masked Conditional Video Diffusion for Prediction, Generation, and Interpolation [14.631523634811392]
  Masked Conditional Video Diffusion (MCVD) はビデオ予測のための汎用フレームワークである。 私たちは、過去のフレームや将来のフレームをすべて無作為に、無作為に、独立してマスクする方法でモデルをトレーニングします。 提案手法は,1～12日で計算時間を計測し,標準的なビデオ予測ベンチマークにまたがってSOTA結果を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T20:58:05Z)
• SwinBERT: End-to-End Transformers with Sparse Attention for Video Captioning [40.556222166309524]
  ビデオキャプションのためのエンドツーエンドトランスフォーマーモデルであるSwinBERTを提案する。 提案手法では,ビデオ入力の可変長に適応可能な空間時間表現を符号化するために,ビデオトランスフォーマを採用している。 このモデルアーキテクチャに基づいて,より密集したビデオフレームの映像キャプションが有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T18:02:12Z)
• PDWN: Pyramid Deformable Warping Network for Video Interpolation [11.62213584807003]
  Pyramid Deformable Warping Network (PDWN) と呼ばれる軽量かつ効果的なモデルを提案する。 PDWNはピラミッド構造を使用して、既知のフレームに関して未知の中間フレームのDConvオフセットを生成します。 提案手法は,複数のデータセットの最先端モデルと比較して精度が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-04T02:08:57Z)
• Deep Sketch-guided Cartoon Video Inbetweening [24.00033622396297]
  本研究では,ユーザスケッチに案内されたアニメーションの動きに追従しながら,2つの入力から色情報を取得することで,マンガ映像を生成するフレームワークを提案する。 フレームとスケッチの対応性を明示的に考慮することにより,他の画像合成法よりも高品質な結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T14:22:04Z)
• Efficient Semantic Video Segmentation with Per-frame Inference [117.97423110566963]
  本研究では,フレームごとの効率的なセマンティックビデオセグメンテーションを推論プロセス中に処理する。 そこで我々は,コンパクトモデルと大規模モデルのパフォーマンスギャップを狭めるために,新しい知識蒸留法を設計した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-26T12:24:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。