動画生成のための拡散モデル
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Lilian Weng
画像合成で成功した拡散モデルが、動画生成に応用され始めている。動画は1フレームの画像を含むため時間的整合性が求められ、技術的に困難な課題である。
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Diffusion models は、過去数年にわたり画像合成において強力な成果を示してきました。現在、研究コミュニティはより困難な課題に取り組むことを始めています—動画生成への応用です。このタスク自体は画像の場合の超集合であり、画像は 1 フレームの動画とみなせるためですが、以下の理由からさらに困難です：
- 時間軸にわたるフレーム間の時間的整合性に関する追加要件があり、これによりモデルに埋め込むべき世界知識がより多く求められます。
- テキストや画像と比較して、高品質で高次元の動画データを大量に収集することははるかに難しく、ましてやテキストと動画のペアに至ってはなおさらです。
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🥑 事前必須読書：この先を続ける前に、必ず画像生成に関する以前のブログ「Diffusion Models とは何か？」をお読みください。
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原文を表示
Diffusion models have demonstrated strong results on image synthesis in past years. Now the research community has started working on a harder task—using it for video generation. The task itself is a superset of the image case, since an image is a video of 1 frame, and it is much more challenging because:
- It has extra requirements on temporal consistency across frames in time, which naturally demands more world knowledge to be encoded into the model.
- In comparison to text or images, it is more difficult to collect large amounts of high-quality, high-dimensional video data, let along text-video pairs.
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🥑 Required Pre-read: Please make sure you have read the previous blog on “What are Diffusion Models?” for image generation before continue here.
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