論文の概要: SkyReels-V2: Infinite-length Film Generative Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13074v3
- Date: Mon, 21 Apr 2025 10:34:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-30 08:56:48.177799
- Title: SkyReels-V2: Infinite-length Film Generative Model
- Title（参考訳）: SkyReels-V2:無限長フィルム生成モデル
- Abstract要約: Infinite-length Film Generative Model である SkyReels-V2 を提案し,マルチモーダル大言語モデル(MLLM),マルチステージ事前学習,強化学習,拡散強制フレームワークを提案する。
我々は,基本映像生成のためのプログレッシブ・レゾリューション・プレトレーニングを確立し,その後4段階のポストトレーニング強化を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.00453687783287
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in video generation have been driven by diffusion models and autoregressive frameworks, yet critical challenges persist in harmonizing prompt adherence, visual quality, motion dynamics, and duration: compromises in motion dynamics to enhance temporal visual quality, constrained video duration (5-10 seconds) to prioritize resolution, and inadequate shot-aware generation stemming from general-purpose MLLMs' inability to interpret cinematic grammar, such as shot composition, actor expressions, and camera motions. These intertwined limitations hinder realistic long-form synthesis and professional film-style generation. To address these limitations, we propose SkyReels-V2, an Infinite-length Film Generative Model, that synergizes Multi-modal Large Language Model (MLLM), Multi-stage Pretraining, Reinforcement Learning, and Diffusion Forcing Framework. Firstly, we design a comprehensive structural representation of video that combines the general descriptions by the Multi-modal LLM and the detailed shot language by sub-expert models. Aided with human annotation, we then train a unified Video Captioner, named SkyCaptioner-V1, to efficiently label the video data. Secondly, we establish progressive-resolution pretraining for the fundamental video generation, followed by a four-stage post-training enhancement: Initial concept-balanced Supervised Fine-Tuning (SFT) improves baseline quality; Motion-specific Reinforcement Learning (RL) training with human-annotated and synthetic distortion data addresses dynamic artifacts; Our diffusion forcing framework with non-decreasing noise schedules enables long-video synthesis in an efficient search space; Final high-quality SFT refines visual fidelity. All the code and models are available at https://github.com/SkyworkAI/SkyReels-V2.
- Abstract（参考訳）: 映像生成の最近の進歩は、拡散モデルや自己回帰的フレームワークによって推進されているが、急激な定着、視覚的品質、動きのダイナミクス、時間的視覚的品質を高めるための運動力学の妥協、解像度の優先順位付けのための制限されたビデオ持続時間(5-10秒)、汎用MLLMが撮影合成、アクター表現、カメラモーションなどの映画文法を解釈できないことに起因する、不適切なショット・アウェア生成など、重要な課題が続いている。
これらの絡み合った制限は、現実的なロングフォーム合成とプロのフィルムスタイルの生成を妨げる。
これらの制約に対処するために,マルチモーダル大言語モデル(MLLM),マルチステージ事前学習,強化学習,拡散強制フレームワークを相乗化する,無限長フィルム生成モデルSkyReels-V2を提案する。
まず,マルチモーダルLCMによる一般的な記述と,サブエキスパートモデルによる詳細なショット言語を組み合わせた,動画の包括的構造表現を設計する。
人間のアノテーションを伴って、SkyCaptioner-V1という統合ビデオキャプタをトレーニングして、動画データを効率的にラベル付けします。
第2に、基本映像生成のためのプログレッシブ・レギュレーション・プレトレーニング、続いて4段階のポストトレーニング強化、初期コンセプトバランスのスーパーバイザード・ファイン・チューニング(SFT)によるベースライン品質の向上、人間に通知された合成歪みデータに対処するモーション固有強化学習(RL)による動的アーティファクトのトレーニング、非遅延ノイズスケジュールによる拡散強制フレームワークは、効率的な検索空間における長時間ビデオ合成を可能にし、最終高品質のSFTは視覚的忠実性を洗練する。
すべてのコードとモデルはhttps://github.com/SkyworkAI/SkyReels-V2.comで入手できる。
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