論文の概要: VideoMemory: Toward Consistent Video Generation via Memory Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03655v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 07:10:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.364081
• Title: VideoMemory: Toward Consistent Video Generation via Memory Integration
• Title（参考訳）: ビデオメモリ: メモリ統合による一貫性のあるビデオ生成を目指して
• Authors: Jinsong Zhou, Yihua Du, Xinli Xu, Luozhou Wang, Zijie Zhuang, Yehang Zhang, Shuaibo Li, Xiaojun Hu, Bolan Su, Ying-cong Chen,
• Abstract要約: VideoMemoryは、Dynamic Memory Bankを通じてナラティブプランニングとビジュアルジェネレーションを統合する。 ダイナミックメモリバンクは、文字、小道具、背景の明示的な視覚的および意味的な記述を格納する。 この検索更新機構は、遠距離ショット間のエンティティの一貫性のある表現を可能にし、コヒーレントなロングフォーム生成をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.605816634949814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Maintaining consistent characters, props, and environments across multiple shots is a central challenge in narrative video generation. Existing models can produce high-quality short clips but often fail to preserve entity identity and appearance when scenes change or when entities reappear after long temporal gaps. We present VideoMemory, an entity-centric framework that integrates narrative planning with visual generation through a Dynamic Memory Bank. Given a structured script, a multi-agent system decomposes the narrative into shots, retrieves entity representations from memory, and synthesizes keyframes and videos conditioned on these retrieved states. The Dynamic Memory Bank stores explicit visual and semantic descriptors for characters, props, and backgrounds, and is updated after each shot to reflect story-driven changes while preserving identity. This retrieval-update mechanism enables consistent portrayal of entities across distant shots and supports coherent long-form generation. To evaluate this setting, we construct a 54-case multi-shot consistency benchmark covering character-, prop-, and background-persistent scenarios. Extensive experiments show that VideoMemory achieves strong entity-level coherence and high perceptual quality across diverse narrative sequences.
• Abstract（参考訳）: 複数のショットにまたがって一貫したキャラクター、小道具、環境を維持することは、物語ビデオ生成における中心的な課題である。 既存のモデルは高品質なショートクリップを生成することができるが、シーンが変わるときや長い時間的ギャップの後、エンティティが再び現れるとき、エンティティのアイデンティティや外観を保存できないことが多い。 本稿では,動的メモリバンクを通じて物語計画と視覚生成を統合する,エンティティ中心のフレームワークであるVideoMemoryを紹介する。 構造化されたスクリプトが与えられた場合、マルチエージェントシステムは物語をショットに分解し、メモリからエンティティ表現を検索し、これらの検索された状態に条件付けられたキーフレームとビデオを合成する。 ダイナミックメモリバンクは、文字、小道具、背景の明示的な視覚的および意味的な記述を格納し、各ショットの後に更新され、アイデンティティを保持しながらストーリー駆動的な変更を反映する。 この検索更新機構は、遠距離ショット間のエンティティの一貫性のある表現を可能にし、コヒーレントなロングフォーム生成をサポートする。 この設定を評価するために,キャラクタ,プロップ,バックグラウンドパーシスタントシナリオをカバーする54ケースのマルチショット一貫性ベンチマークを構築した。 広範囲にわたる実験により,ビデオメモリは多様な物語列にまたがる強い実体レベルのコヒーレンスと高い知覚的品質を実現することが示された。

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