MOTIA besteht aus zwei Hauptphasen: eingabebasierte Anpassung und musterbasierte Verzerrung.
In der Phase der eingabebasierten Anpassung wird eine effiziente und effektive Pseudo-Verzerrungslernung auf dem einzelnen Quellvideo durchgeführt. Dieser Prozess ermutigt das Modell, Muster innerhalb des Quellvideos zu identifizieren und zu lernen sowie die Lücke zwischen standardmäßigen Generierungsprozessen und Verzerrung zu überbrücken.
In der anschließenden Phase der musterbasieren Verzerrung liegt der Schwerpunkt auf der Verallgemeinerung dieser erlernten Muster, um Verzerrungsergebnisse zu generieren. Zusätzliche Strategien wie räumlich bewusste Einfügung und Rauschreise werden vorgeschlagen, um den Generierungsvorlauf des Diffusionsmodells und die erworbenen Videomuster aus Quellvideos besser zu nutzen.
Umfangreiche Bewertungen unterstreichen die Überlegenheit von MOTIA und übertreffen die bestehenden State-of-the-Art-Methoden in weit verbreiteten Benchmarks deutlich. Diese Fortschritte werden ohne die Notwendigkeit einer umfangreichen, aufgabenspezifischen Feinabstimmung erreicht.
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by Fu-Yun Wang,... at arxiv.org 03-21-2024
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