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Idée - 動画生成
高品質な動画生成のためのMamba-Attentionを用いたMatten
Mattenは、Mamba-Attention アーキテクチャを用いた最先端の潜在拡散モデルであり、低コストで優れた動画生成性能を実現する。
高品質で時間的に一貫性のある動画生成のための画像拡散と動画拡散の統合
本研究では、画像拡散モデルと動画拡散モデルを統合することで、高品質で時間的に一貫性のある動画を生成する新しい手法を提案する。
DragEntity：エンティティと位置関係を利用した軌跡ガイド付き動画生成
DragEntityは、従来のピクセル単位のドラッグではなく、エンティティ表現と空間的位置関係モデリングを組み合わせることで、複数のオブジェクトのモーションを正確に制御する、よりユーザーフレンドリーな軌跡ベースの動画生成手法である。
AnimateLCM：パーソナライズされた動画拡散モデルとアダプターのアニメーションを、分離化された整合性学習を用いて高速化する
AnimateLCMは、パーソナライズされた動画データを使用せずに、計算効率の高いパーソナライズされたスタイルの動画生成を実現する手法である。
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