論文の概要: PipeFlow: Pipelined Processing and Motion-Aware Frame Selection for Long-Form Video Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24026v1
• Date: Tue, 30 Dec 2025 06:54:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.307083
• Title: PipeFlow: Pipelined Processing and Motion-Aware Frame Selection for Long-Form Video Editing
• Title（参考訳）: PipeFlow: 長期ビデオ編集のためのパイプライン処理とモーション対応フレーム選択
• Authors: Mustafa Munir, Md Mostafijur Rahman, Kartikeya Bhardwaj, Paul Whatmough, Radu Marculescu,
• Abstract要約: スケーラブルでパイプライン化されたビデオ編集手法であるPipeFlowを提案する。 動作解析に基づき,低速度フレームの編集を省略することを提案する。 提案手法は,より小さなセグメントに分割することで,より長いビデオに一意にスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.552187111796403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-form video editing poses unique challenges due to the exponential increase in the computational cost from joint editing and Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) inversion across extended sequences. To address these limitations, we propose PipeFlow, a scalable, pipelined video editing method that introduces three key innovations: First, based on a motion analysis using Structural Similarity Index Measure (SSIM) and Optical Flow, we identify and propose to skip editing of frames with low motion. Second, we propose a pipelined task scheduling algorithm that splits a video into multiple segments and performs DDIM inversion and joint editing in parallel based on available GPU memory. Lastly, we leverage a neural network-based interpolation technique to smooth out the border frames between segments and interpolate the previously skipped frames. Our method uniquely scales to longer videos by dividing them into smaller segments, allowing PipeFlow's editing time to increase linearly with video length. In principle, this enables editing of infinitely long videos without the growing per-frame computational overhead encountered by other methods. PipeFlow achieves up to a 9.6X speedup compared to TokenFlow and a 31.7X speedup over Diffusion Motion Transfer (DMT).
• Abstract（参考訳）: 長大なビデオ編集は、共同編集とDiffusion Implicit Models(DDIM)のインバージョンによる計算コストの指数関数的増加により、ユニークな課題を生んでいる。 まず,構造類似度指数測定(SSIM)と光フローを用いた動作解析に基づいて,低モーションでフレームの編集を省略する手法を提案する。 第2に,映像を複数のセグメントに分割し,利用可能なGPUメモリに基づいてDDIMのインバージョンと共同編集を並列に行うパイプライン化されたタスクスケジューリングアルゴリズムを提案する。 最後に、ニューラルネットワークに基づく補間技術を用いて、セグメント間の境界フレームを滑らかにし、以前スキップされたフレームを補間する。 提案手法は,より小さなセグメントに分割することで,より長いビデオに一意にスケールする。 原則として、他の方法で遭遇するフレーム単位の計算オーバーヘッドを増大させることなく、無限に長いビデオの編集を可能にする。 PipeFlowはTokenFlowと比較して最大9.6倍のスピードアップを実現し、Diffusion Motion Transfer (DMT)よりも31.7倍のスピードアップを実現している。

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