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Une vidéo vaut mille images : exploration des dernières tendances en matière de création de vidéos longues

Created by
  • Haebom

Auteur

Faraz Waseem, Muhammad Shahzad

Contour

Cet article examine l'état actuel de la génération de vidéos longues durées. Il met en évidence les défis de cette génération (planification, narration, maintien de la cohérence spatiale et temporelle, etc.) en soulignant les limites des systèmes de pointe existants pour la génération de vidéos d'une minute. Il couvre l'ensemble du domaine de la génération de vidéos longues durées, y compris les techniques fondamentales telles que les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les modèles de diffusion, les stratégies de génération vidéo, les jeux de données d'entraînement à grande échelle, les indicateurs de qualité pour l'évaluation des vidéos longues durées et les axes de recherche futurs. Il suggère le potentiel d'une évolutivité accrue et d'un contrôle accru en intégrant une approche « diviser pour mieux régner » à l'IA générative. Enfin, il vise à fournir une base solide pour l'avancement et la recherche en génération de vidéos longues durées.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Il présente clairement l’état actuel de l’art et les limites de la génération de vidéos longues durées.
Nous présentons les futures orientations de recherche qui combinent les technologies existantes telles que les GAN et les modèles de diffusion avec de nouvelles approches (diviser pour mieux régner).
Nous soulignons l’importance des mesures d’évaluation et des grands ensembles de données pour la génération de vidéos de longue durée.
Fournit des ressources complètes pour les études d’imagerie à long terme.
Limitations:
Cet article ne présente pas de nouvelles techniques ou méthodologies, mais fournit simplement un aperçu complet des recherches existantes.
Les orientations de recherche futures proposées ne conduisent pas à des méthodologies spécifiques.
Une analyse comparative approfondie des différentes techniques de génération de vidéos longues durées peut faire défaut.
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