論文の概要: PanoLora: Bridging Perspective and Panoramic Video Generation with LoRA Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11092v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 05:05:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.91252
• Title: PanoLora: Bridging Perspective and Panoramic Video Generation with LoRA Adaptation
• Title（参考訳）: PanoLora: LoRA適応によるブリッジングパースペクティブとパノラマビデオ生成
• Authors: Zeyu Dong, Yuyang Yin, Yuqi Li, Eric Li, Hao-Xiang Guo, Yikai Wang,
• Abstract要約: パノラマビデオは視野が限られている単一の視点に依存しており、標準のビデオ生成モデルが適応することが困難である。 既存のソリューションは、しばしば複雑なアーキテクチャや大規模なトレーニングを導入し、非効率性と準最適結果をもたらす。 本研究では,パノラマ画像生成を視点から見た適応問題として扱うことを提案する。 提案手法は,高品質なパノラマ生成を実現しつつ,約1,000本のビデオのみを用いて,事前学習したビデオ拡散モデルを効率よく微調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.498427118787045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating high-quality 360{\deg} panoramic videos remains a significant challenge due to the fundamental differences between panoramic and traditional perspective-view projections. While perspective videos rely on a single viewpoint with a limited field of view, panoramic content requires rendering the full surrounding environment, making it difficult for standard video generation models to adapt. Existing solutions often introduce complex architectures or large-scale training, leading to inefficiency and suboptimal results. Motivated by the success of Low-Rank Adaptation (LoRA) in style transfer tasks, we propose treating panoramic video generation as an adaptation problem from perspective views. Through theoretical analysis, we demonstrate that LoRA can effectively model the transformation between these projections when its rank exceeds the degrees of freedom in the task. Our approach efficiently fine-tunes a pretrained video diffusion model using only approximately 1,000 videos while achieving high-quality panoramic generation. Experimental results demonstrate that our method maintains proper projection geometry and surpasses previous state-of-the-art approaches in visual quality, left-right consistency, and motion diversity.
• Abstract（参考訳）: 高品質な360{\deg}パノラマビデオの生成は、パノラマと従来の視点投影の根本的な違いのため、依然として大きな課題である。 視点ビデオは視野が限られている単一の視点に依存しているが、パノラマコンテンツは周囲の環境全体をレンダリングする必要があるため、標準的なビデオ生成モデルでは適応が困難である。 既存のソリューションは、しばしば複雑なアーキテクチャや大規模なトレーニングを導入し、非効率性と準最適結果をもたらす。 スタイル伝達タスクにおけるローランド適応(LoRA)の成功に触発されて, パノラマ映像生成を視点からの適応問題として扱うことを提案する。 理論的解析により、LORAは、そのランクがタスクの自由度を超えるとき、これらの射影間の変換を効果的にモデル化できることを実証する。 提案手法は,高品質なパノラマ生成を実現しつつ,約1,000本のビデオのみを用いて,事前学習したビデオ拡散モデルを効率よく微調整する。 実験により,提案手法はプロジェクション形状を適切に維持し,視覚的品質,左右の整合性,動きの多様性において,従来の最先端アプローチを超越していることが示された。

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