論文の概要: LoViC: Efficient Long Video Generation with Context Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12952v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 09:46:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.43992
• Title: LoViC: Efficient Long Video Generation with Context Compression
• Title（参考訳）: LoViC:コンテキスト圧縮による効率的なロングビデオ生成
• Authors: Jiaxiu Jiang, Wenbo Li, Jingjing Ren, Yuping Qiu, Yong Guo, Xiaogang Xu, Han Wu, Wangmeng Zuo,
• Abstract要約: 百万単位のオープンドメインビデオに基づいてトレーニングされたDiTベースのフレームワークであるLoViCを紹介する。 当社のアプローチの核心はFlexFormerです。ビデオとテキストを統合された潜在表現に共同で圧縮する表現型オートエンコーダです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.22069741704158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite recent advances in diffusion transformers (DiTs) for text-to-video generation, scaling to long-duration content remains challenging due to the quadratic complexity of self-attention. While prior efforts -- such as sparse attention and temporally autoregressive models -- offer partial relief, they often compromise temporal coherence or scalability. We introduce LoViC, a DiT-based framework trained on million-scale open-domain videos, designed to produce long, coherent videos through a segment-wise generation process. At the core of our approach is FlexFormer, an expressive autoencoder that jointly compresses video and text into unified latent representations. It supports variable-length inputs with linearly adjustable compression rates, enabled by a single query token design based on the Q-Former architecture. Additionally, by encoding temporal context through position-aware mechanisms, our model seamlessly supports prediction, retradiction, interpolation, and multi-shot generation within a unified paradigm. Extensive experiments across diverse tasks validate the effectiveness and versatility of our approach.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ビデオ生成における拡散変換器(DiT)の最近の進歩にもかかわらず、自己注意の2次複雑さのため、長期化コンテンツへのスケーリングは難しいままである。 余分な注意や時間的自己回帰モデルといった以前の取り組みは部分的な救済を提供する一方で、時間的一貫性やスケーラビリティを損なうこともしばしばあります。 百万単位のオープンドメインビデオに基づいてトレーニングされたDiTベースのフレームワークであるLoViCを導入し,セグメントワイズ生成プロセスを通じて,長いコヒーレントなビデオを生成するように設計された。 当社のアプローチの核心はFlexFormerです。ビデオとテキストを統合された潜在表現に共同で圧縮する表現型オートエンコーダです。 線形に調整可能な圧縮レートを持つ可変長入力をサポートし、Q-Formerアーキテクチャに基づいた単一のクエリトークン設計によって実現されている。 さらに、位置認識機構を通じて時間的コンテキストを符号化することにより、統一パラダイム内での予測、再トラディクション、補間、マルチショット生成をシームレスにサポートする。 多様なタスクにわたる大規模な実験は、我々のアプローチの有効性と汎用性を検証する。

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