OutDreamer: Video Outpainting with a Diffusion Transformer

📄 arXiv: 2506.22298v1 📥 PDF

作者: Linhao Zhong, Fan Li, Yi Huang, Jianzhuang Liu, Renjing Pei, Fenglong Song

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-27

💡 一句话要点

提出OutDreamer以解决视频外延生成中的一致性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频外延生成 扩散变换器 自注意力机制 潜在对齐损失 时间一致性 条件生成 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的视频外延生成方法在生成内容的质量和适应性方面存在不足，难以实现高质量的时间和空间一致性。
  2. OutDreamer框架通过引入高效的视频控制分支和条件外延分支，结合掩码驱动的自注意力层，提升了模型在外延任务中的适应性。
  3. 实验结果显示，OutDreamer在多个广泛认可的基准测试中超越了最新的零-shot方法，表现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

视频外延生成是一项挑战性任务，旨在通过扩展原始视频的边界生成新的视频内容，要求在时间和空间上保持一致性。尽管许多先进方法采用了基于U-Net的潜在扩散模型，但在生成内容的质量和适应性方面仍存在不足。本文提出的OutDreamer是一个基于扩散变换器的框架，包含高效的视频控制分支和条件外延分支，能够有效提取遮挡视频信息并生成缺失内容。此外，提出的基于掩码的自注意力层和潜在对齐损失进一步增强了模型的适应性和一致性。实验结果表明，OutDreamer在广泛认可的基准测试中超越了现有的零-shot方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视频外延生成中的时间和空间一致性问题。现有方法多采用基于U-Net的潜在扩散模型，但在生成内容的质量和适应性上仍存在明显不足。

核心思路：OutDreamer通过引入扩散变换器（DiT）作为基础架构，结合高效的视频控制分支和条件外延分支，旨在提升生成内容的质量和一致性。

技术框架：OutDreamer的整体架构包括两个主要模块：高效的视频控制分支用于提取遮挡视频信息，条件外延分支则基于提取的信息生成缺失内容。此外，采用跨视频片段的精炼器来确保长视频的时间一致性。

关键创新：最重要的创新点是引入了掩码驱动的自注意力层，该层能够动态整合给定的掩码信息，从而增强模型对外延任务的适应性。同时，潜在对齐损失的引入有助于在帧内和帧间保持一致性。

关键设计：在网络结构上，OutDreamer采用了扩散变换器架构，并在训练过程中引入了潜在对齐损失，以确保生成内容的整体一致性。掩码驱动的自注意力层则通过动态调整注意力权重来提升模型的灵活性。

📊 实验亮点

在广泛认可的基准测试中，OutDreamer的零-shot性能超越了现有的最先进方法，显示出显著的提升。具体而言，OutDreamer在生成质量和一致性方面的表现优于多个对比基线，验证了其在视频外延生成任务中的有效性。

🎯 应用场景

OutDreamer的研究成果在视频编辑、电影制作、虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。其高效的视频外延生成能力可以用于创造新的视觉内容，提升用户体验，并为内容创作者提供强大的工具支持。未来，该技术可能会在自动化视频生成和增强现实应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Video outpainting is a challenging task that generates new video content by extending beyond the boundaries of an original input video, requiring both temporal and spatial consistency. Many state-of-the-art methods utilize latent diffusion models with U-Net backbones but still struggle to achieve high quality and adaptability in generated content. Diffusion transformers (DiTs) have emerged as a promising alternative because of their superior performance. We introduce OutDreamer, a DiT-based video outpainting framework comprising two main components: an efficient video control branch and a conditional outpainting branch. The efficient video control branch effectively extracts masked video information, while the conditional outpainting branch generates missing content based on these extracted conditions. Additionally, we propose a mask-driven self-attention layer that dynamically integrates the given mask information, further enhancing the model's adaptability to outpainting tasks. Furthermore, we introduce a latent alignment loss to maintain overall consistency both within and between frames. For long video outpainting, we employ a cross-video-clip refiner to iteratively generate missing content, ensuring temporal consistency across video clips. Extensive evaluations demonstrate that our zero-shot OutDreamer outperforms state-of-the-art zero-shot methods on widely recognized benchmarks.