論文の概要: Moaw: Unleashing Motion Awareness for Video Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12761v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 06:45:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.779863
• Title: Moaw: Unleashing Motion Awareness for Video Diffusion Models
• Title（参考訳）: Moaw:ビデオ拡散モデルにおける動き認識の解放
• Authors: Tianqi Zhang, Ziyi Wang, Wenzhao Zheng, Weiliang Chen, Yuanhui Huang, Zhengyang Huang, Jie Zhou, Jiwen Lu,
• Abstract要約: Moawは動画拡散モデルのための動き認識を解放するフレームワークである。 我々は、映像から映像へのモダリティを、映像から映像への追跡へとシフトさせ、運動知覚のための拡散モデルを訓練する。 次に、最強の動作情報をエンコードする特徴を識別する動きラベル付きデータセットを構築し、それらを構造的に同一の映像生成モデルに注入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.34328578845721
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video diffusion models, trained on large-scale datasets, naturally capture correspondences of shared features across frames. Recent works have exploited this property for tasks such as optical flow prediction and tracking in a zero-shot setting. Motivated by these findings, we investigate whether supervised training can more fully harness the tracking capability of video diffusion models. To this end, we propose Moaw, a framework that unleashes motion awareness for video diffusion models and leverages it to facilitate motion transfer. Specifically, we train a diffusion model for motion perception, shifting its modality from image-to-video generation to video-to-dense-tracking. We then construct a motion-labeled dataset to identify features that encode the strongest motion information, and inject them into a structurally identical video generation model. Owing to the homogeneity between the two networks, these features can be naturally adapted in a zero-shot manner, enabling motion transfer without additional adapters. Our work provides a new paradigm for bridging generative modeling and motion understanding, paving the way for more unified and controllable video learning frameworks.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータセットに基づいてトレーニングされたビデオ拡散モデルは、フレーム間で共有された機能の対応を自然にキャプチャする。 近年の研究では、ゼロショット環境での光流予測や追跡といったタスクにこの特性を活用している。 これらの結果から,映像拡散モデルの追跡能力をより十分に活用できるかどうかを考察した。 そこで本研究では,動画拡散モデルに対する動き認識を解き放つフレームワークMoawを提案する。 具体的には、映像から映像へとモダリティをシフトさせ、動き知覚のための拡散モデルを訓練する。 次に、最強の動作情報をエンコードする特徴を識別する動きラベル付きデータセットを構築し、それらを構造的に同一の映像生成モデルに注入する。 2つのネットワーク間の均一性のため、これらの特徴はゼロショット方式で自然に適応することができ、追加のアダプタを使わずにモーション転送が可能である。 我々の研究は、生成的モデリングとモーション理解をブリッジする新しいパラダイムを提供し、より統一的で制御可能なビデオ学習フレームワークへの道を開く。

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