スペクトルモーションアライメント(SMA)は、フーリエとウェーブレット変換を使用して動きのパターンを洗練し、整列させる新しいフレームワークである。
SMAは、動きの情報を精製し、整列させるために設計されており、高い周波数成分による歪みを効果的に軽減する。
実験結果では、SMAがMotionDirectorやVMCなどのフレームワークで性能向上をもたらすことが示されている。
Introduction
拡散モデルの進化がビデオ生成と理解に大きな影響を与えている。
テキスト条件付きビデオ拡散モデル(VDMs)は高度なリアリティと優れた品質のビデオ生成を実現している。
Spectral Motion Alignment (SMA)
SMAは、フーリエとウェーブレット変換を活用して動きのパターンを学習し、周波数ドメインで整列させる新しい枠組みである。
SMAはグローバルな動きコンテキストを学習することで全体的な動きダイナミクスを把握し、空間的なアーティファクトや不一致性を軽減する。
Data Extraction
「VMC [16] with SMA demonstrates lightweight (15GB vRAM) and rapid (< 5 minutes) training.」
Spectral Motion Alignment for Video Motion Transfer using Diffusion Models
Stats
「VMC [16] with SMA demonstrates lightweight (15GB vRAM) and rapid (< 5 minutes) training.」
Quotes
「The evolution of diffusion models has greatly impacted video generation and understanding.」
「Spectral Motion Alignment (SMA), a novel framework that refines and aligns motion vectors using Fourier and wavelet transforms.」