論文の概要: Controllable Video Object Insertion via Multiview Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14556v1
- Date: Thu, 16 Apr 2026 02:39:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.688037
- Title: Controllable Video Object Insertion via Multiview Priors
- Title（参考訳）: マルチビュープリミティブによる制御可能なビデオオブジェクト挿入
- Authors: Xia Qi, Peishan Cong, Yichen Yao, Ziyi Wang, Yaoqin Ye, Yuexin Ma,
- Abstract要約: ビデオオブジェクト挿入は、既存の環境に新しいオブジェクトを動的に挿入するための重要なタスクである。
マルチビュー・オブジェクト・プリエントを統合したビデオ・オブジェクト・インサーションの新しいソリューションを提案する。
提案手法は,映像オブジェクト挿入の品質を大幅に改善し,安定かつ現実的な統合を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.363004603304418
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Video object insertion is a critical task for dynamically inserting new objects into existing environments. Previous video generation methods focus primarily on synthesizing entire scenes while struggling with ensuring consistent object appearance, spatial alignment, and temporal coherence when inserting objects into existing videos. In this paper, we propose a novel solution for Video Object Insertion, which integrates multi-view object priors to address the common challenges of appearance inconsistency and occlusion handling in dynamic environments. By lifting 2D reference images into multi-view representations and leveraging a dual-path view-consistent conditioning mechanism, our framework ensures stable identity guidance and robust integration across diverse viewpoints. A quality-aware weighting mechanism is also employed to adaptively handle noisy or imperfect inputs. Additionally, we introduce an Integration-Aware Consistency Module that guarantees spatial realism, effectively resolving occlusion and boundary artifacts while maintaining temporal continuity across frames. Experimental results show that our solution significantly improves the quality of video object insertion, providing stable and realistic integration.
- Abstract（参考訳）: ビデオオブジェクト挿入は、既存の環境に新しいオブジェクトを動的に挿入するための重要なタスクである。
従来のビデオ生成手法は主に、既存のビデオにオブジェクトを挿入する際に、一貫したオブジェクトの外観、空間的アライメント、時間的コヒーレンスを確保するのに苦労しながら、シーン全体を合成することに焦点を当てていた。
本稿では,動的環境における外見の不整合と隠蔽処理の共通問題に対処するために,複数視点オブジェクトを事前統合したビデオオブジェクト挿入の新しいソリューションを提案する。
2次元参照画像を多視点表現に引き上げ、デュアルパスビュー一貫性条件付け機構を活用することにより、我々のフレームワークは多様な視点で安定したアイデンティティガイダンスとロバストな統合を実現する。
ノイズや不完全な入力を適応的に処理するために、品質に配慮した重み付け機構も用いられる。
さらに,空間的リアリズムを保証し,フレーム間の時間的連続性を保ちながら,閉塞や境界アーチファクトを効果的に解決する統合意識整合モジュールを導入する。
実験結果から,本ソリューションはビデオオブジェクト挿入の品質を大幅に改善し,安定かつ現実的な統合を実現することが示された。
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