論文の概要: GVD: Guiding Video Diffusion Model for Scalable Video Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22360v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 03:51:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.979166
- Title: GVD: Guiding Video Diffusion Model for Scalable Video Distillation
- Title（参考訳）: GVD:スケーラブルなビデオ蒸留のためのビデオ拡散モデル
- Authors: Kunyang Li, Jeffrey A Chan Santiago, Sarinda Dhanesh Samarasinghe, Gaowen Liu, Mubarak Shah,
- Abstract要約: ビデオデータセットの蒸留は、空間的および時間的情報をはるかに小さなデータセットでキャプチャすることを目的としている。
本稿では,最初の拡散型ビデオ蒸留法であるGVD: Guiding Video Diffusionを提案する。
提案手法は,MiniUCF および HMDB51 データセットにおいて,従来の最先端の蒸留法よりも有意に優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.67255330446926
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To address the larger computation and storage requirements associated with large video datasets, video dataset distillation aims to capture spatial and temporal information in a significantly smaller dataset, such that training on the distilled data has comparable performance to training on all of the data. We propose GVD: Guiding Video Diffusion, the first diffusion-based video distillation method. GVD jointly distills spatial and temporal features, ensuring high-fidelity video generation across diverse actions while capturing essential motion information. Our method's diverse yet representative distillations significantly outperform previous state-of-the-art approaches on the MiniUCF and HMDB51 datasets across 5, 10, and 20 Instances Per Class (IPC). Specifically, our method achieves 78.29 percent of the original dataset's performance using only 1.98 percent of the total number of frames in MiniUCF. Additionally, it reaches 73.83 percent of the performance with just 3.30 percent of the frames in HMDB51. Experimental results across benchmark video datasets demonstrate that GVD not only achieves state-of-the-art performance but can also generate higher resolution videos and higher IPC without significantly increasing computational cost.
- Abstract（参考訳）: ビデオデータセットの蒸留は、大規模なビデオデータセットに関連するより大きな計算とストレージ要件に対処するため、より小さなデータセットで空間的および時間的情報をキャプチャすることを目的としている。
本稿では,最初の拡散型ビデオ蒸留法であるGVD: Guiding Video Diffusionを提案する。
GVDは、空間的特徴と時間的特徴を共同で蒸留し、必要な動き情報を捕捉しながら、多様な動作にわたって高忠実度ビデオ生成を確実にする。
提案手法は,5, 10, 20 Instances per Class (IPC) における MiniUCF および HMDB51 データセットに対する従来手法よりも有意に優れている。
具体的には、MiniUCFのフレーム総数のわずか1.98パーセントを使用して、元のデータセットのパフォーマンスの78.29パーセントを達成する。
さらに、パフォーマンスの73.83パーセントに達し、HMDB51のフレームの3.30%に過ぎなかった。
ベンチマークビデオデータセットによる実験結果から、GVDは最先端のパフォーマンスを達成できるだけでなく、高い解像度の動画と高いIPCを生成することができ、計算コストを大幅に増大させることなく実現できることが示された。
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