核心概念
ビデオ編集におけるスコア蒸留サンプリングの重要性と効果を探求する。
要約
イントロダクションでは、画像から動画への進化とテキスト駆動の画像生成タスクの進展が紹介されている。
存在する方法は、T2I拡散モデルを活用しているが、ビデオ編集における課題は実世界の運動をモデリングすることである。
DreamMotionアプローチは、標準的な雑音除去プロセスを回避し、スコア蒸留サンプリング(SDS)に焦点を当てている。
SDSにより新しいコンテンツが注入されつつも、元のビデオの構造と運動が保持されることが示唆されている。
空間的自己類似性に基づく時間軸正則化手法が提案されており、ビデオ編集フレームワーク全体で広く適用可能であることが強調されている。
統計
ビデオ編集手法はZero-shot video editing resultsを示す第二行と下段の結果を提示しています。
スコア蒸留サンプリング(SDS)やDelta Denoising Score(DDS)などの手法が使用されています。