論文の概要: Fitting Image Diffusion Models on Video Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03794v1
• Date: Thu, 04 Sep 2025 01:04:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 20:21:10.00561
• Title: Fitting Image Diffusion Models on Video Datasets
• Title（参考訳）: ビデオデータセット上の画像拡散モデル
• Authors: Juhun Lee, Simon S. Woo,
• Abstract要約: 本稿では,連続ビデオフレームに存在する時間的帰納バイアスを利用して拡散訓練を改善する,シンプルで効果的なトレーニング戦略を提案する。 本手法はHandCoデータセット上で評価し,手動物体間相互作用が高密度時間的コヒーレンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.688877034764474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image diffusion models are trained on independently sampled static images. While this is the bedrock task protocol in generative modeling, capturing the temporal world through the lens of static snapshots is information-deficient by design. This limitation leads to slower convergence, limited distributional coverage, and reduced generalization. In this work, we propose a simple and effective training strategy that leverages the temporal inductive bias present in continuous video frames to improve diffusion training. Notably, the proposed method requires no architectural modification and can be seamlessly integrated into standard diffusion training pipelines. We evaluate our method on the HandCo dataset, where hand-object interactions exhibit dense temporal coherence and subtle variations in finger articulation often result in semantically distinct motions. Empirically, our method accelerates convergence by over 2$\text{x}$ faster and achieves lower FID on both training and validation distributions. It also improves generative diversity by encouraging the model to capture meaningful temporal variations. We further provide an optimization analysis showing that our regularization reduces the gradient variance, which contributes to faster convergence.
• Abstract（参考訳）: 画像拡散モデルは、独立にサンプリングされた静的画像に基づいて訓練される。 これは生成モデリングにおける岩盤タスクプロトコルであるが、静的スナップショットのレンズを通して時空間をキャプチャすることは設計上は情報不足である。 この制限は収束を遅くし、分布範囲を限定し、一般化を減少させる。 本研究では,連続ビデオフレームに存在する時間的帰納バイアスを利用して拡散訓練を改善する,シンプルで効果的なトレーニング戦略を提案する。 特に,提案手法はアーキテクチャの変更を必要とせず,標準拡散訓練パイプラインにシームレスに統合可能である。 本手法をHandCoデータセット上で評価したところ,手-物体間相互作用は高密度な時間的コヒーレンスを示し,指の関節の微妙な変化は意味的に異なる動作をもたらすことが多かった。 実験的に,本手法は2$\text{x}$以上の収束を高速化し,トレーニングと検証の両方において低いFIDを実現する。 また、有意義な時間変動を捉えるようモデルに促すことにより、生成の多様性も向上する。 さらに、正規化が勾配分散を減少させ、より高速な収束に寄与することを示す最適化分析も提供する。

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