Core Concepts
Unser Ansatz TrackDiffusion ermöglicht eine präzise Steuerung der Objektbewegungen in generierten Videosequenzen durch den Einsatz von Diffusionsmodellen.
Abstract
Die Studie präsentiert TrackDiffusion, ein neuartiges Framework zur Videogenerierung, das auf Diffusionsmodellen basiert und eine feingranulare Kontrolle der Objekttrajektorien ermöglicht.
Kernelemente des Ansatzes sind:
Instanz-bewusste Ortungstokens, die Identitätsinformationen der Objekte über Frames hinweg einbinden
Ein Instanz-Verstärker-Modul, das die zeitliche Konsistenz der Objekte sicherstellt, auch bei Verdeckungen und schnellen Bewegungen
Eine gated Kreuzaufmerksamkeitsschicht, die die verstärkten Instanzinformationen nahtlos in das Videogenerierungsmodell integriert
Die Experimente zeigen, dass TrackDiffusion die Qualität und Kontrolle der Videogenerierung deutlich verbessert im Vergleich zu bestehenden Methoden. Zudem kann das generierte Datenmaterial die Leistung von Objektverfolgungsmodellen steigern.
Stats
Die Tracklet-Bedingungen ermöglichen eine präzisere Kontrolle der Objektbewegungen in den generierten Videosequenzen.
Die Einführung von instanz-bewussten Ortungstokens und des Instanz-Verstärker-Moduls verbessert die zeitliche Konsistenz der Objekte über Frames hinweg.
Quotes
"Unser Ansatz TrackDiffusion ermöglicht eine präzise Steuerung der Objektbewegungen in generierten Videosequenzen durch den Einsatz von Diffusionsmodellen."
"Die Experimente zeigen, dass TrackDiffusion die Qualität und Kontrolle der Videogenerierung deutlich verbessert im Vergleich zu bestehenden Methoden."