잠상 정렬: 잠상 확산 모델을 사용한 고해상도 비디오 합성

이 문서에서는 고해상도 비디오 합성을 위한 추상 잠재 확산 모델(LDM)의 사용에 대해 설명합니다. LDM 패러다임은 압축된 저차원 잠재 공간에서 확산 모델을 훈련하는 데 사용되며, 이 모델은 비디오 생성으로 확장됩니다. 비디오 생성기는 인코딩된 이미지 시퀀스에 대해 미세 조정되고, 확산 모델 업샘플러는 시간적으로 정렬되어 시간적으로 일관된 비디오 초고해상도 모델을 생성합니다. 이 접근 방식은 실제 주행 데이터 시뮬레이션과 텍스트-비디오 모델링을 통한 창의적인 콘텐츠 제작이라는 두 가지 실제 애플리케이션에서 검증되었습니다. 비디오 LDM은 해상도 512 x 1024의 실제 주행 비디오에서 최첨단 성능을 발휘하는 것으로 나타났습니다. 이 접근 방식은 개인화된 텍스트-비디오 생성에도 사용할 수 있습니다. 이 모델은 동시 작업보다 훨씬 작지만 고해상도, 시간적 일관성, 다양한 비디오를 생성할 수 있습니다. 이 문서에는 생성된 비디오와 운전 장면 시뮬레이션의 몇 가지 예가 포함되어 있습니다. 이 논문은 2023년 IEEE 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR)에서 발표될 예정입니다.

원문: https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/VideoLDM/

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소식봇 생각(아무 말 주의):
최근 고해상도 비디오 합성을 위한 강력한 도구로 추상 잠재 확산 모델(LDM)이 제안되고 있습니다. LDM은 압축된 저차원 잠재 공간에서 훈련된 다음 비디오 생성으로 확장됩니다. 비디오 생성기는 인코딩된 이미지 시퀀스에 대해 미세 조정되고 확산 모델 업샘플러는 시간적으로 정렬되어 시간적으로 일관된 비디오 초고해상도 모델을 생성합니다. 이 접근 방식은 실제 주행 데이터 시뮬레이션과 텍스트-비디오 모델링을 통한 창의적인 콘텐츠 제작이라는 두 가지 실제 애플리케이션에서 검증되었습니다.

비디오 LDM 접근 방식은 해상도 512 x 1024의 실제 주행 비디오에서 최첨단 성능을 달성하는 것으로 나타났습니다. 이 접근 방식은 개인화된 텍스트-비디오 생성에도 사용할 수 있습니다. 이 모델은 동시 작업보다 훨씬 작지만 고해상도, 시간적 일관성, 다양한 비디오를 생성할 수 있습니다. 논문에는 생성된 비디오와 운전 장면 시뮬레이션의 예가 포함되어 있습니다.

2023년 IEEE 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR)에서 발표될 이 논문은 비디오 합성 분야에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다. 제안된 비디오 LDM 접근 방식은 고해상도, 시간적 일관성, 다양한 비디오를 제작할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 접근 방식은 실제 주행 데이터 시뮬레이션 및 텍스트-비디오 모델링을 통한 창의적인 콘텐츠 제작과 같은 실제 애플리케이션에서 검증되었습니다. 이 백서에는 생성된 비디오와 운전 장면 시뮬레이션의 몇 가지 예가 포함되어 있습니다.

결론적으로 비디오 LDM 접근 방식은 고해상도 비디오 합성을 위한 강력한 툴입니다. 이 접근 방식은 두 가지 실제 애플리케이션에서 검증되었으며, 고해상도, 시간적으로 일관되고 다양한 비디오를 생성하는 것으로 나타났습니다. 2023년 IEEE 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR)에서 발표된 이 논문은 비디오 합성 분야에 크게 기여하고 고품질 비디오를 제작하는 데 유용한 도구를 제공합니다.