論文の概要: Scaling Zero-Shot Reference-to-Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06905v1
• Date: Sun, 07 Dec 2025 16:10:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.581168
• Title: Scaling Zero-Shot Reference-to-Video Generation
• Title（参考訳）: ゼロショット参照ビデオ生成のスケーリング
• Abstract要約: 明示的なR2Vデータを必要としないスケーラブルなゼロショットフレームワークであるSaberを紹介します。 Saberはマスク付きトレーニング戦略と注意に基づくモデル設計を採用し、アイデンティティ一貫性と参照認識の表現を学習する。 OpenS2V-Evalベンチマークでは、R2Vデータで訓練された方法よりも優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.15099584926898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reference-to-video (R2V) generation aims to synthesize videos that align with a text prompt while preserving the subject identity from reference images. However, current R2V methods are hindered by the reliance on explicit reference image-video-text triplets, whose construction is highly expensive and difficult to scale. We bypass this bottleneck by introducing Saber, a scalable zero-shot framework that requires no explicit R2V data. Trained exclusively on video-text pairs, Saber employs a masked training strategy and a tailored attention-based model design to learn identity-consistent and reference-aware representations. Mask augmentation techniques are further integrated to mitigate copy-paste artifacts common in reference-to-video generation. Moreover, Saber demonstrates remarkable generalization capabilities across a varying number of references and achieves superior performance on the OpenS2V-Eval benchmark compared to methods trained with R2V data.
• Abstract（参考訳）: R2V(Reference-to-Video)生成は、参照画像から被写体を保存しながら、テキストプロンプトと整合するビデオを合成することを目的としている。 しかし、現在のR2V法は、高コストでスケールが難しい明示的な参照画像-ビデオテキスト三重項に依存しているため、障害となる。 明示的なR2Vデータを必要としないスケーラブルなゼロショットフレームワークであるSaberを導入することで、このボトルネックを回避しています。 Saberはビデオテキストペアを専門にトレーニングし、マスク付きトレーニング戦略と注意に基づくモデル設計を採用して、アイデンティティ一貫性と参照認識の表現を学習する。 マスク増強技術は、レファレンス・トゥ・ビデオ生成に共通するコピー・ペースト・アーティファクトを緩和するためにさらに統合される。 さらに、Saberは様々な参照をまたいだ顕著な一般化機能を示し、OpenS2V-EvalベンチマークではR2Vデータで訓練されたメソッドよりも優れたパフォーマンスを実現している。

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