I2V-Adapter: Een universele afbeelding-naar-video-adapter voor videodiffusiemodellen

Samenvatting

In het snel evoluerende domein van digitale contentgeneratie is de aandacht verschoven van tekst-naar-beeld (T2I) modellen naar meer geavanceerde videodiffusiemodellen, met name tekst-naar-video (T2V) en beeld-naar-video (I2V). Dit artikel behandelt de complexe uitdaging die I2V met zich meebrengt: het omzetten van statische afbeeldingen in dynamische, levensechte videosequenties terwijl de oorspronkelijke beeldkwaliteit behouden blijft. Traditionele methoden betreffen doorgaans het integreren van volledige afbeeldingen in diffusieprocessen of het gebruik van vooraf getrainde encoders voor kruisattentie. Deze benaderingen vereisen echter vaak aanpassingen aan de fundamentele gewichten van T2I-modellen, wat hun herbruikbaarheid beperkt. Wij introduceren een nieuwe oplossing, genaamd I2V-Adapter, die ontworpen is om dergelijke beperkingen te overwinnen. Onze aanpak behoudt de structurele integriteit van T2I-modellen en hun inherente bewegingsmodules. De I2V-Adapter werkt door geruisde videoframes parallel te verwerken met de invoerafbeelding, waarbij gebruik wordt gemaakt van een lichtgewicht adaptermodule. Deze module fungeert als een brug, die de invoer efficiënt verbindt met het zelfattentiemechanisme van het model, waardoor ruimtelijke details behouden blijven zonder structurele wijzigingen aan het T2I-model te vereisen. Bovendien vereist I2V-Adapter slechts een fractie van de parameters van conventionele modellen en zorgt het voor compatibiliteit met bestaande, door de gemeenschap ontwikkelde T2I-modellen en controle-instrumenten. Onze experimentele resultaten tonen aan dat I2V-Adapter in staat is hoogwaardige video-uitvoer te produceren. Deze prestaties, gecombineerd met de veelzijdigheid en de verminderde behoefte aan trainbare parameters, vertegenwoordigen een aanzienlijke vooruitgang op het gebied van AI-gestuurde videogeneratie, met name voor creatieve toepassingen.

English

In the rapidly evolving domain of digital content generation, the focus has shifted from text-to-image (T2I) models to more advanced video diffusion models, notably text-to-video (T2V) and image-to-video (I2V). This paper addresses the intricate challenge posed by I2V: converting static images into dynamic, lifelike video sequences while preserving the original image fidelity. Traditional methods typically involve integrating entire images into diffusion processes or using pretrained encoders for cross attention. However, these approaches often necessitate altering the fundamental weights of T2I models, thereby restricting their reusability. We introduce a novel solution, namely I2V-Adapter, designed to overcome such limitations. Our approach preserves the structural integrity of T2I models and their inherent motion modules. The I2V-Adapter operates by processing noised video frames in parallel with the input image, utilizing a lightweight adapter module. This module acts as a bridge, efficiently linking the input to the model's self-attention mechanism, thus maintaining spatial details without requiring structural changes to the T2I model. Moreover, I2V-Adapter requires only a fraction of the parameters of conventional models and ensures compatibility with existing community-driven T2I models and controlling tools. Our experimental results demonstrate I2V-Adapter's capability to produce high-quality video outputs. This performance, coupled with its versatility and reduced need for trainable parameters, represents a substantial advancement in the field of AI-driven video generation, particularly for creative applications.

I2V-Adapter: Een universele afbeelding-naar-video-adapter voor videodiffusiemodellen

I2V-Adapter: A General Image-to-Video Adapter for Video Diffusion Models

Samenvatting

Support