論文の概要: Let Your Image Move with Your Motion! -- Implicit Multi-Object Multi-Motion Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01000v1
• Date: Sun, 01 Mar 2026 09:03:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.456692
• Title: Let Your Image Move with Your Motion! -- Implicit Multi-Object Multi-Motion Transfer
• Title（参考訳）: モーションでイメージを移動させよう -- 複数オブジェクトのマルチモーショントランスファーを伴って!
• Authors: Yuze Li, Dong Gong, Xiao Cao, Junchao Yuan, Dongsheng Li, Lei Zhou, Yun Sing Koh, Cheng Yan, Xinyu Zhang,
• Abstract要約: マルチオブジェクト・マルチモーション・トランスファーを可能にする最初の暗黙的イメージ・ツー・ビデオ(I2V)モーション・トランスファー・フレームワークであるFlexiMMTを提案する。 静的なマルチオブジェクト画像と複数の参照ビデオが与えられた場合、FlexiMMTは独立して動きの表現を抽出し、それらを異なるオブジェクトに正確に割り当てる。 We show that FlexiMMT achieves exact, compositional, and state-of-the-art performance in I2V-based multi-ject multi-motion transfer。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.5894309503857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motion transfer has emerged as a promising direction for controllable video generation, yet existing methods largely focus on single-object scenarios and struggle when multiple objects require distinct motion patterns. In this work, we present FlexiMMT, the first implicit image-to-video (I2V) motion transfer framework that explicitly enables multi-object, multi-motion transfer. Given a static multi-object image and multiple reference videos, FlexiMMT independently extracts motion representations and accurately assigns them to different objects, supporting flexible recombination and arbitrary motion-to-object mappings. To address the core challenge of cross-object motion entanglement, we introduce a Motion Decoupled Mask Attention Mechanism that uses object-specific masks to constrain attention, ensuring that motion and text tokens only influence their designated regions. We further propose a Differentiated Mask Propagation Mechanism that derives object-specific masks directly from diffusion attention and progressively propagates them across frames efficiently. Extensive experiments demonstrate that FlexiMMT achieves precise, compositional, and state-of-the-art performance in I2V-based multi-object multi-motion transfer.
• Abstract（参考訳）: モーション転送は、制御可能なビデオ生成のための有望な方向として現れてきたが、既存の方法は、複数のオブジェクトが異なるモーションパターンを必要とする場合に、主に単一オブジェクトのシナリオと苦労に焦点を当てている。 本研究では,マルチオブジェクト・マルチモーション・トランスファーを明示的に実現した最初の暗黙的イメージ・ビデオ(I2V)モーション・トランスファー・フレームワークであるFlexiMMTを提案する。 静的なマルチオブジェクト画像と複数の参照ビデオが与えられたとき、FlexiMMTは独立して動きの表現を抽出し、それらを異なるオブジェクトに正確に割り当て、柔軟な再結合と任意の動きのオブジェクトマッピングをサポートする。 物体間移動の絡み合いの中核となる課題に対処するため,物体固有のマスクを用いて注意を拘束し,動きやテキストトークンが指定された領域にのみ影響することを保証する運動分離マスク注意機構を導入する。 さらに,物体固有のマスクを拡散注意から直接導出し,フレーム間を効率よく伝播する微分マスク伝搬機構を提案する。 広汎な実験により,I2Vを用いた多目的マルチモーショントランスファーにおいて,FlexiMMTは精度,構成,最先端の性能を達成できることが示された。

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