論文の概要: Less is More: Data-Efficient Adaptation for Controllable Text-to-Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17844v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 23:41:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.470237
• Title: Less is More: Data-Efficient Adaptation for Controllable Text-to-Video Generation
• Title（参考訳）: より少ない:制御可能なテキスト・ビデオ・ジェネレーションのためのデータ効率の良い適応
• Authors: Shihan Cheng, Nilesh Kulkarni, David Hyde, Dmitriy Smirnov,
• Abstract要約: 本稿では,疎結合で低品質な合成データから制御を学習するデータ効率の微調整戦略を提案する。 このような単純なデータに対して微調整を行うことで、望まれる制御が可能になるだけでなく、実際にフォトリアリスティックな「リアル」データに基づいて微調整されたモデルに優れた結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.871757017748603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fine-tuning large-scale text-to-video diffusion models to add new generative controls, such as those over physical camera parameters (e.g., shutter speed or aperture), typically requires vast, high-fidelity datasets that are difficult to acquire. In this work, we propose a data-efficient fine-tuning strategy that learns these controls from sparse, low-quality synthetic data. We show that not only does fine-tuning on such simple data enable the desired controls, it actually yields superior results to models fine-tuned on photorealistic "real" data. Beyond demonstrating these results, we provide a framework that justifies this phenomenon both intuitively and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: 物理的カメラパラメータ(例えばシャッタースピードや開口)を超えるような新しい生成制御を追加するために、微調整された大規模なテキスト・ビデオ拡散モデルでは、取得が困難な膨大な高忠実なデータセットが必要となる。 本研究では,低品質な合成データからこれらの制御を学習する,データ効率のよい微調整戦略を提案する。 このような単純なデータに対して微調整を行うことで、望まれる制御が可能になるだけでなく、実際にフォトリアリスティックな「リアル」データに基づいて微調整されたモデルに優れた結果が得られることを示す。 これらの結果を実証する以外に、直感的かつ定量的にこの現象を正当化する枠組みを提供する。

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