AnimateLCM: Computation-Efficient Personalized Style Video Generation without Personalized Video Data

📄 arXiv: 2402.00769v3 📥 PDF

作者: Fu-Yun Wang, Zhaoyang Huang, Weikang Bian, Xiaoyu Shi, Keqiang Sun, Guanglu Song, Yu Liu, Hongsheng Li

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-02-01 (更新: 2024-10-16)

备注: Accepted as a Short Paper by SIGGRAPH ASIA 2024 Technical Communications. This is a short version of the original work. Project Page: https://animatelcm.github.io/

💡 一句话要点

提出AnimateLCM以解决个性化视频生成效率低下问题

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 个性化视频生成 视频扩散模型 双层解耦学习 生成加速 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有方法在个性化视频生成中效率低下，生成时间过长，限制了实际应用。
  2. 论文提出的解决方案通过双层解耦学习，分别处理风格学习和生成加速，显著提高效率。
  3. 实验结果表明，该方法将生成时间从25秒缩短至约1秒，同时保持性能不变，展示了显著的提升。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种有效的方法，用于在不需要个性化视频数据的情况下实现计算高效的个性化风格视频生成。该方法将相似大小的视频扩散模型的生成时间从25秒减少到约1秒，同时保持相同的性能水平。其有效性体现在双层解耦学习方法上：1）将视频风格的学习与视频生成加速分开，从而实现无需个性化风格视频数据的个性化风格视频生成；2）将图像生成的加速与视频运动生成的加速分开，提高训练效率，减轻低质量视频数据的负面影响。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决个性化风格视频生成中对个性化视频数据的依赖以及生成效率低下的问题。现有方法通常需要大量个性化数据，且生成时间较长，限制了其应用场景。

核心思路：论文的核心思路是通过双层解耦学习，将视频风格的学习与生成加速分开，从而实现无需个性化视频数据的个性化风格视频生成。这种设计使得生成过程更加高效且灵活。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：风格学习模块和生成加速模块。风格学习模块负责提取个性化风格特征，而生成加速模块则专注于提高视频生成的速度。通过这种分离，能够有效提升训练效率。

关键创新：最重要的技术创新在于双层解耦学习方法的提出，使得个性化风格视频生成不再依赖于个性化视频数据，同时显著降低了生成时间。这与现有方法的本质区别在于其高效性和灵活性。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来平衡风格学习与生成加速的效果，同时在网络结构上进行了优化，以适应双层解耦的需求。具体的参数设置和网络架构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AnimateLCM方法将视频生成时间从25秒缩短至约1秒，保持了与传统方法相同的性能水平。这一显著的提升展示了该方法在计算效率上的优势，尤其是在处理大规模视频数据时。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化视频制作、社交媒体内容生成以及虚拟现实等场景。通过高效的个性化视频生成技术，可以大幅提升用户体验，满足用户对个性化内容的需求，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper introduces an effective method for computation-efficient personalized style video generation without requiring access to any personalized video data. It reduces the necessary generation time of similarly sized video diffusion models from 25 seconds to around 1 second while maintaining the same level of performance. The method's effectiveness lies in its dual-level decoupling learning approach: 1) separating the learning of video style from video generation acceleration, which allows for personalized style video generation without any personalized style video data, and 2) separating the acceleration of image generation from the acceleration of video motion generation, enhancing training efficiency and mitigating the negative effects of low-quality video data.