Tuning-Free Multi-Event Long Video Generation via Synchronized Coupled Sampling
作者: Subin Kim, Seoung Wug Oh, Jui-Hsien Wang, Joon-Young Lee, Jinwoo Shin
发布时间: 2025-03-12
来源: arxiv
研究方向: 视频生成与编辑
主要内容
本文提出了一种名为 SynCoS 的新型推理框架，用于基于文本的多事件长视频生成。该框架旨在解决现有方法在处理长视频生成时遇到的挑战，如内容漂移和语义一致性丧失。
主要贡献
1. 提出了一种名为 SynCoS 的新型推理框架，用于基于文本的多事件长视频生成。
2. SynCoS 通过同步耦合采样，结合了两种互补的采样策略：逆向采样和基于优化的采样，以确保局部过渡的流畅性和全局一致性。
3. SynCoS 引入了结构化提示，以实现动态且语义一致的多事件生成。
4. SynCoS 在多个 T2V 模型上进行了验证，并在各种长视频生成场景中取得了显著的性能提升。
研究方法
1. 同步耦合采样 (SynCoS)：结合了逆向采样和基于优化的采样策略，通过同步耦合采样确保局部过渡的流畅性和全局一致性。
2. 结构化提示：通过全局提示和局部提示的组合，实现动态且语义一致的生成。
3. 固定基线噪声：在优化阶段使用固定基线噪声，以稳定优化过程并防止样本坍塌。
4. 结构化时间戳：确保不同阶段的时间戳一致，以避免不一致的噪声轨迹和最终视频中的不一致性。
实验结果
SynCoS 在多个 T2V 模型上进行了验证，并在各种长视频生成场景中取得了显著的性能提升。与基线方法相比，SynCoS 在时间一致性、每帧质量和提示保真度方面均取得了更好的结果。
未来工作
未来工作可以探索以下方向：进一步优化 SynCoS 的计算效率，以使其适用于更大的视频和更复杂的场景；探索更有效的提示设计方法，以提高生成视频的质量和多样性；将 SynCoS 应用于其他视频生成和编辑任务。