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Causally Steered Diffusion for Automated Video Counterfactual Generation

Created by
  • Haebom

作者

Nikos Spyrou, Athanasios Vlontzos, Paraskevas Pegios, Thomas Melistas, Nefeli Gkouti, Yannis Panagakis, Giorgos Papanastasiou, Sotirios A. Tsaftaris

概要

本論文は因果関係を考慮した映像編集のための新しいフレームワークであるCSVCを提案します。既存のテキスト画像(T2I)潜在拡散モデル(LDM)を画像編集に適用する研究は、視覚的忠実度と制御性に優れていますが、画像データ生成プロセスの因果関係を維持することは困難です。 CSVCは、因果関係を考慮して、反実際的な(counterfactual)画像生成を外部分布(OOD)予測問題として定式化します。因果グラフに記載されている関係をテキストプロンプトにエンコードして事前因果知識を含め、視覚言語モデル(VLM)ベースのテキスト損失を使用してプロンプトを最適化することによって生成プロセスを案内します。これにより、LDMの潜在空間が反実際的な変形を捕捉するように誘導し、因果的に意味のある代替案として生成を誘導します。 CSVCは基本的な映像編集システムとは無関係で、内部メカニズムや微調整なしで動作します。実験の結果、CSVCは、プロンプトベースの因果調整を介してLDM分布内で因果的に忠実な画像反実際的な結果を生成し、時間的一貫性や視覚的品質を損なうことなく最先端の因果効果を達成します。どのブラックボックスビデオ編集システムとも互換性があるため、デジタルメディアや医療などのさまざまな分野で現実的な「仮定」ホームビデオシナリオを作成することに大きな可能性があります。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
因果関係を考慮した映像編集のための新しいフレームワーク(CSVC)提示。
既存のLDMベースの映像編集における因果関係維持の問題解決
プロンプトベースの因果調整を通じて最先端の因果効果を達成
時間的一貫性と視覚的品質の維持。
ブラックボックス映像編集システムとの互換性。
デジタルメディア、医療など様々な分野に適用可能。
Limitations:
因果グラフ設計の精度が結果に影響を与える可能性があります。
複雑な因果関係を持つ画像の適用性レビューが必要です。
VLMのパフォーマンスに依存する側面の存在。
大規模なデータセットを使用した追加の実験が必要です。
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