論文の概要: Efficient Temporal Consistency in Diffusion-Based Video Editing with Adaptor Modules: A Theoretical Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16016v1
• Date: Tue, 22 Apr 2025 16:28:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 17:26:06.793355
• Title: Efficient Temporal Consistency in Diffusion-Based Video Editing with Adaptor Modules: A Theoretical Framework
• Title（参考訳）: 適応モジュールを用いた拡散映像編集における時間一貫性の有効性:理論的枠組み
• Authors: Xinyuan Song, Yangfan He, Sida Li, Jianhui Wang, Hongyang He, Xinhang Yuan, Ruoyu Wang, Jiaqi Chen, Keqin Li, Kuan Lu, Menghao Huo, Binxu Li, Pei Liu,
• Abstract要約: DDIMモデルにおけるフレーム一貫性を時間的整合性損失下で維持するアダプタの一般的な理論的枠組みを提供する。 DDIM逆転手順におけるモジュールの安定性を解析し、関連するエラーが制御されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.23793349540553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adapter-based methods are commonly used to enhance model performance with minimal additional complexity, especially in video editing tasks that require frame-to-frame consistency. By inserting small, learnable modules into pretrained diffusion models, these adapters can maintain temporal coherence without extensive retraining. Approaches that incorporate prompt learning with both shared and frame-specific tokens are particularly effective in preserving continuity across frames at low training cost. In this work, we want to provide a general theoretical framework for adapters that maintain frame consistency in DDIM-based models under a temporal consistency loss. First, we prove that the temporal consistency objective is differentiable under bounded feature norms, and we establish a Lipschitz bound on its gradient. Second, we show that gradient descent on this objective decreases the loss monotonically and converges to a local minimum if the learning rate is within an appropriate range. Finally, we analyze the stability of modules in the DDIM inversion procedure, showing that the associated error remains controlled. These theoretical findings will reinforce the reliability of diffusion-based video editing methods that rely on adapter strategies and provide theoretical insights in video generation tasks.
• Abstract（参考訳）: アダプタベースの手法は、特にフレーム間の一貫性を必要とするビデオ編集タスクにおいて、最小限の複雑さでモデル性能を向上させるために一般的に使用される。 学習可能な小さなモジュールを事前訓練された拡散モデルに挿入することにより、これらのアダプタは、広範囲な再学習なしに時間的コヒーレンスを維持することができる。 共有トークンとフレーム固有のトークンの両方で迅速な学習を取り入れたアプローチは、訓練コストの低いフレーム間の連続性を維持するのに特に有効である。 本研究では,DDIMモデルにおけるフレーム一貫性を時間的整合性損失下で維持するアダプタの一般的な理論的枠組みを提案する。 まず、有界な特徴ノルムの下で時間的一貫性の目的が微分可能であることを証明し、その勾配にリプシッツの有界性を確立する。 第2に、学習速度が適切な範囲内であれば、この目的の勾配勾配は損失を単調に減少させ、局所的に最小限に収束することを示す。 最後に、DDIM逆転手順におけるモジュールの安定性を分析し、関連するエラーが制御されていることを示す。 これらの理論的な発見は、アダプタ戦略に依存した拡散ベースのビデオ編集手法の信頼性を高め、映像生成タスクにおける理論的洞察を提供する。

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