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Causally Steered Diffusion for Automated Video Counterfactual Generation

Created by
  • Haebom

저자

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

개요

본 논문은 인과 관계를 고려한 영상 편집을 위한 새로운 프레임워크인 CSVC를 제안합니다. 기존 텍스트-이미지(T2I) 잠재 확산 모델(LDM)을 영상 편집에 적용하는 연구는 시각적 충실도와 제어 가능성이 뛰어나지만, 영상 데이터 생성 과정의 인과 관계를 유지하는 데 어려움이 있습니다. CSVC는 인과 관계를 고려하여 반실제적(counterfactual) 영상 생성을 외부 분포(OOD) 예측 문제로 공식화합니다. 인과 그래프에 명시된 관계를 텍스트 프롬프트에 인코딩하여 사전 인과 지식을 포함하고, 시각-언어 모델(VLM) 기반 텍스트 손실을 사용하여 프롬프트를 최적화함으로써 생성 과정을 안내합니다. 이를 통해 LDM의 잠재 공간이 반실제적 변형을 포착하도록 유도하여 인과적으로 의미 있는 대안으로 생성을 유도합니다. CSVC는 기본 영상 편집 시스템과 무관하며 내부 메커니즘이나 미세 조정 없이도 작동합니다. 실험 결과, CSVC는 프롬프트 기반 인과 조정을 통해 LDM 분포 내에서 인과적으로 충실한 영상 반실제적 결과를 생성하며, 시간적 일관성이나 시각적 품질을 저해하지 않고 최첨단 인과 효과를 달성합니다. 어떤 블랙박스 영상 편집 시스템과도 호환되므로, 디지털 미디어 및 의료와 같은 다양한 분야에서 현실적인 '만약' 가정 영상 시나리오를 생성하는 데 상당한 잠재력을 가지고 있습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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인과 관계를 고려한 영상 편집을 위한 새로운 프레임워크(CSVC) 제시.
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기존 LDM 기반 영상 편집의 인과 관계 유지 문제 해결.
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프롬프트 기반 인과 조정을 통해 최첨단 인과 효과 달성.
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시간적 일관성 및 시각적 품질 유지.
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블랙박스 영상 편집 시스템과의 호환성.
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디지털 미디어, 의료 등 다양한 분야에 적용 가능성.
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한계점:
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인과 그래프 설계의 정확성이 결과에 영향을 미칠 수 있음.
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복잡한 인과 관계를 가진 영상에 대한 적용성 검토 필요.
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VLM 성능에 의존적인 측면 존재.
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대규모 데이터셋을 이용한 추가적인 실험 필요.
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