論文の概要: Time-to-Move: Training-Free Motion Controlled Video Generation via Dual-Clock Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08633v1
- Date: Thu, 13 Nov 2025 01:01:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-13 22:34:54.15839
- Title: Time-to-Move: Training-Free Motion Controlled Video Generation via Dual-Clock Denoising
- Title（参考訳）: Time-to-Move:Dual-Clock Denoisingによるトレーニング不要モーション制御ビデオ生成
- Authors: Assaf Singer, Noam Rotstein, Amir Mann, Ron Kimmel, Or Litany,
- Abstract要約: 拡散に基づくビデオ生成はリアルなビデオを生成することができるが、既存の画像やテキストベースの条件付けでは正確なモーションコントロールが得られない。
我々は、モーションおよび外観制御ビデオ生成のためのトレーニング不要なプラグイン・アンド・プレイフレームワークであるTime-to-Move (TTM)を紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.044483059783143
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion-based video generation can create realistic videos, yet existing image- and text-based conditioning fails to offer precise motion control. Prior methods for motion-conditioned synthesis typically require model-specific fine-tuning, which is computationally expensive and restrictive. We introduce Time-to-Move (TTM), a training-free, plug-and-play framework for motion- and appearance-controlled video generation with image-to-video (I2V) diffusion models. Our key insight is to use crude reference animations obtained through user-friendly manipulations such as cut-and-drag or depth-based reprojection. Motivated by SDEdit's use of coarse layout cues for image editing, we treat the crude animations as coarse motion cues and adapt the mechanism to the video domain. We preserve appearance with image conditioning and introduce dual-clock denoising, a region-dependent strategy that enforces strong alignment in motion-specified regions while allowing flexibility elsewhere, balancing fidelity to user intent with natural dynamics. This lightweight modification of the sampling process incurs no additional training or runtime cost and is compatible with any backbone. Extensive experiments on object and camera motion benchmarks show that TTM matches or exceeds existing training-based baselines in realism and motion control. Beyond this, TTM introduces a unique capability: precise appearance control through pixel-level conditioning, exceeding the limits of text-only prompting. Visit our project page for video examples and code: https://time-to-move.github.io/.
- Abstract（参考訳）: 拡散に基づくビデオ生成はリアルなビデオを生成することができるが、既存の画像およびテキストベースの条件付けでは正確なモーションコントロールが得られない。
運動条件合成の以前の方法は、通常、計算コストが高く制限的なモデル固有の微調整を必要とする。
我々は,映像間拡散モデル(I2V)を用いたモーションおよび外観制御ビデオ生成のためのトレーニング不要なプラグイン・アンド・プレイフレームワークであるTime-to-Move (TTM)を紹介した。
私たちのキーとなる洞察は、カットアンドドラッグや深さに基づく再投影のようなユーザフレンドリな操作によって得られる粗い参照アニメーションを使用することです。
SDEditによる画像編集における粗いレイアウトキューの使用により、粗いアニメーションを粗いモーションキューとして扱い、そのメカニズムをビデオ領域に適応させる。
我々はイメージコンディショニングで外観を保ち、動作特定領域の強いアライメントを強制する領域依存戦略であるデュアルクロック・デノナイジングを導入し、他の場所での柔軟性を許容し、ユーザ意図と自然なダイナミクスとのバランスをとる。
サンプリングプロセスのこの軽量な変更は、追加のトレーニングやランタイムコストを伴わず、バックボーンと互換性がある。
オブジェクトとカメラのモーションベンチマークによる大規模な実験では、TTMは現実性やモーションコントロールにおいて既存のトレーニングベースのベースラインと一致しているか、あるいは超えている。
さらに、TTMには、ピクセルレベルの条件付けによる正確な外観制御、テキストのみのプロンプトの限界を超えたユニークな機能が導入されている。
ビデオの例とコードについては、プロジェクトページを参照してください。
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