論文の概要: Low-Cost Test-Time Adaptation for Robust Video Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21858v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 14:31:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.468062
• Title: Low-Cost Test-Time Adaptation for Robust Video Editing
• Title（参考訳）: ロバストビデオ編集のための低コストテスト時間適応
• Authors: Jianhui Wang, Yinda Chen, Yangfan He, Xinyuan Song, Yi Xin, Dapeng Zhang, Zhongwei Wan, Bin Li, Rongchao Zhang,
• Abstract要約: ビデオ編集は、生の映像を特定の視覚的・物語的目的に沿ったコヒーレントな作品に変換するコンテンツ創造の重要な要素である。 既存のアプローチでは、複雑なモーションパターンのキャプチャの失敗による時間的不整合、UNetバックボーンアーキテクチャの制限による単純なプロンプトへの過度な適合、という2つの大きな課題に直面している。 自己教師型補助タスクによる推論中に各テストビデオの最適化をパーソナライズする軽量なテスト時間適応フレームワークであるVid-TTAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.707015344498921
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video editing is a critical component of content creation that transforms raw footage into coherent works aligned with specific visual and narrative objectives. Existing approaches face two major challenges: temporal inconsistencies due to failure in capturing complex motion patterns, and overfitting to simple prompts arising from limitations in UNet backbone architectures. While learning-based methods can enhance editing quality, they typically demand substantial computational resources and are constrained by the scarcity of high-quality annotated data. In this paper, we present Vid-TTA, a lightweight test-time adaptation framework that personalizes optimization for each test video during inference through self-supervised auxiliary tasks. Our approach incorporates a motion-aware frame reconstruction mechanism that identifies and preserves crucial movement regions, alongside a prompt perturbation and reconstruction strategy that strengthens model robustness to diverse textual descriptions. These innovations are orchestrated by a meta-learning driven dynamic loss balancing mechanism that adaptively adjusts the optimization process based on video characteristics. Extensive experiments demonstrate that Vid-TTA significantly improves video temporal consistency and mitigates prompt overfitting while maintaining low computational overhead, offering a plug-and-play performance boost for existing video editing models.
• Abstract（参考訳）: ビデオ編集は、生の映像を特定の視覚的・物語的目的に沿ったコヒーレントな作品に変換するコンテンツ創造の重要な要素である。 既存のアプローチでは、複雑なモーションパターンのキャプチャの失敗による時間的不整合、UNetバックボーンアーキテクチャの制限による単純なプロンプトへの過度な適合、という2つの大きな課題に直面している。 学習ベースの手法は、編集品質を向上させることができるが、典型的にはかなりの計算資源を必要とし、高品質な注釈付きデータの不足によって制約される。 本稿では、自己教師付き補助タスクによる推論中に、各テストビデオの最適化をパーソナライズする軽量なテスト時間適応フレームワークVid-TTAを提案する。 提案手法では,重要な動き領域を識別・保存する動き認識型フレーム再構築機構と,多様なテキスト記述に対するモデルロバスト性を強化した迅速な摂動・再構築戦略を取り入れた。 これらのイノベーションは、ビデオ特性に基づいて最適化プロセスを適応的に調整するメタラーニング駆動動的損失分散機構によって編成される。 大規模な実験により、Vid-TTAはビデオの時間的一貫性を大幅に改善し、計算オーバーヘッドを低く保ちながらプロンプトオーバーフィッティングを軽減し、既存のビデオ編集モデルにプラグイン・アンド・プレイのパフォーマンス向上をもたらすことが示されている。

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