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基于扩散模型的视频编辑综述

计算机视觉与模式识别 2024-07-11 v1 人工智能 机器学习 多媒体

摘要

扩散模型(Diffusion Models)的快速发展显著推动了图像和视频应用的发展,使“如你所愿即为所见”成为现实。在此过程中,视频编辑获得了广泛关注并迅速发展研究活力,亟需对现有文献进行全面且系统的综述。本文综述了基于扩散模型的视频编辑技术,包括理论基础和实际应用。我们首先概述了数学表述及图像领域的关键方法。随后,我们按核心技术的内在联系对视频编辑方法进行分类,描绘其演化轨迹。本文还探讨了新兴应用,包括基于点的编辑和基于姿态的人类视频编辑。此外,我们引入全新的V2VBench,对相关方法进行全面比较。基于迄今为止取得的进展,本文总结了当前挑战及未来研究的潜在方向。

关键词

引用

@article{arxiv.2407.07111,
  title  = {Diffusion Model-Based Video Editing: A Survey},
  author = {Wenhao Sun and Rong-Cheng Tu and Jingyi Liao and Dacheng Tao},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2407.07111},
  year   = {2024}
}

备注

23 pages, 12 figures, a project related to this paper can be found at https://github.com/wenhao728/awesome-diffusion-v2v