통일된 조정 없는 프레임워크를 통한 비디오 모션 및 외관 편집
사전 학습된 텍스트-비디오 생성기의 힘을 활용하여 조정 없이 비디오 모션과 외관 편집을 지원하는 UniEdit 프레임워크를 제안합니다.
비디오 편집을 위한 자연어와 스케치의 활용: ExpressEdit
ExpressEdit은 자연어와 스케치를 활용하여 비디오 편집 요청을 표현하고 구현할 수 있는 다중 모달 시스템입니다. 이를 통해 편집자들은 자신의 편집 의도를 더 효과적으로 전달하고 구현할 수 있습니다.
비디오 편집 구성 요소에 대한 보편적인 표현 학습
이 논문은 비디오 편집의 주요 구성 요소인 비디오 효과, 애니메이션, 전환, 필터, 스티커, 텍스트에 대한 보편적인 시각적 표현을 학습하는 것을 목표로 합니다.
비디오 편집을 위한 노이즈 추출 확산 역전 기반의 지역화된 의미론적 접근
VIDEOSHOP은 사용자가 첫 번째 프레임을 편집할 수 있게 하고, 이를 자동으로 나머지 프레임에 전파하여 의미론적, 기하학적, 시간적 일관성을 유지하는 훈련이 필요 없는 비디오 편집 방법입니다.
범용 비디오-비디오 편집 프레임워크 AnyV2V
AnyV2V는 다양한 입력 조건(텍스트 프롬프트, 참조 이미지, 주체 이미지 등)을 활용하여 소스 비디오를 편집할 수 있는 범용 프레임워크이다.
범용 비디오-비디오 편집 프레임워크 AnyV2V
AnyV2V는 다양한 입력 조건(텍스트 프롬프트, 참조 이미지, 주체 이미지 등)을 활용하여 소스 비디오를 편집할 수 있는 범용 프레임워크이다.
범용 비디오-비디오 편집 프레임워크 AnyV2V
AnyV2V는 다양한 입력 조건(텍스트 프롬프트, 피사체 이미지, 스타일 이미지 등)을 활용하여 소스 비디오를 편집할 수 있는 범용 프레임워크이다. AnyV2V는 비디오 편집 과정을 (1) 첫 프레임 이미지 편집과 (2) 이미지-비디오 생성 모델을 활용한 영상 생성의 두 단계로 분리한다.
범용 비디오-비디오 편집 프레임워크 AnyV2V
AnyV2V는 다양한 입력 조건(텍스트 프롬프트, 참조 이미지, 주체 이미지 등)을 활용하여 소스 비디오를 편집할 수 있는 범용 프레임워크이다.
텍스트에서 동적 인간 행동으로의 비디오 편집: 행동 재구상
본 연구는 기존 비디오 편집 기술의 한계를 극복하고자 텍스트 기반 포즈 비디오 편집 기술을 제안한다. 이를 통해 비디오 내 인물의 행동을 자유롭게 편집할 수 있으며, 심지어 가정적 질문에 대한 답변을 영상으로 구현할 수 있다.
텍스트에서 동적 인간 행동으로의 비디오 편집: 행동 재구상
본 연구는 기존 비디오 편집 기술의 한계를 극복하고자 텍스트 기반 포즈 비디오 편집 방법을 제안한다. 이를 통해 비디오 내 인간 행동을 자유롭게 편집할 수 있으며, 단순한 지시문뿐만 아니라 "만약 ~한다면" 과 같은 가정적 질문에도 대응할 수 있다.
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