論文の概要: Video-GPT via Next Clip Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12489v2
• Date: Wed, 21 May 2025 04:44:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 13:19:52.327196
• Title: Video-GPT via Next Clip Diffusion
• Title（参考訳）: Next Clip DiffusionによるビデオGPT
• Authors: Shaobin Zhuang, Zhipeng Huang, Ying Zhang, Fangyikang Wang, Canmiao Fu, Binxin Yang, Chong Sun, Chen Li, Yali Wang,
• Abstract要約: GPTは自然言語処理において顕著な成功を収めた。 我々は映像を視覚世界モデリングの新しい言語として扱う。 本稿では,ビデオ-GPTの事前学習のための新しいクリップ拡散パラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.832916520268105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: GPT has shown its remarkable success in natural language processing. However, the language sequence is not sufficient to describe spatial-temporal details in the visual world. Alternatively, the video sequence is good at capturing such details. Motivated by this fact, we propose a concise Video-GPT in this paper by treating video as new language for visual world modeling. By analogy to next token prediction in GPT, we introduce a novel next clip diffusion paradigm for pretraining Video-GPT. Different from the previous works, this distinct paradigm allows Video-GPT to tackle both short-term generation and long-term prediction, by autoregressively denoising the noisy clip according to the clean clips in the history. Extensive experiments show our Video-GPT achieves the state-of-the-art performance on video prediction, which is the key factor towards world modeling (Physics-IQ Benchmark: Video-GPT 34.97 vs. Kling 23.64 vs. Wan 20.89). Moreover, it can be well adapted on 6 mainstream video tasks in both video generation and understanding, showing its great generalization capacity in downstream. The project page is at https://zhuangshaobin.github.io/Video-GPT.github.io/.
• Abstract（参考訳）: GPTは自然言語処理において顕著な成功を収めた。 しかし、言語シーケンスは視覚の世界における空間的時間的詳細を記述するのに十分ではない。 あるいは、ビデオシーケンスは、そのような詳細を捉えるのに長けている。 そこで本稿では,映像を視覚世界モデリングの新しい言語として扱うことで,簡潔なビデオGPTを提案する。 GPTの次のトークン予測に類似して、ビデオ-GPTの事前学習のための新しいクリップ拡散パラダイムを導入する。 従来と異なり、この異なるパラダイムにより、ビデオGPTは、歴史のクリーンクリップに従ってノイズの多いクリップを自己回帰的にデノベートすることで、短期的な生成と長期予測の両方に取り組むことができる。 広汎な実験により、我々のビデオGPTは映像予測における最先端のパフォーマンスを達成し、これは世界モデリングの鍵となる要素である(Physics-IQ Benchmark: Video-GPT 34.97 vs. Kling 23.64 vs. Wan 20.89)。 さらに、ビデオ生成と理解の両面で6つのメインストリームのビデオタスクにうまく適応でき、下流での大きな一般化能力を示す。 プロジェクトページはhttps://zhuangshaobin.github.io/Video-GPT.github.io/にある。

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