Spatiotemporal Skip Guidance for Enhanced Video Diffusion Sampling

📄 arXiv: 2411.18664v1 📥 PDF

作者: Junha Hyung, Kinam Kim, Susung Hong, Min-Jung Kim, Jaegul Choo

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-27

备注: project page: https://junhahyung.github.io/STGuidance

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出时空跳跃引导（STG）方法，提升视频扩散模型的采样质量，无需额外训练。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 视频扩散模型 采样引导 时空跳跃 自扰动 无训练 视频生成 Transformer 高质量视频

📋 核心要点

  1. 现有CFG引导方法在提升视频扩散模型质量的同时，牺牲了生成视频的多样性和动态性，而自引导方法则需要额外的弱模型训练。
  2. STG通过在采样过程中选择性跳过时空层，模拟一个隐式的弱模型，从而在不进行额外训练的情况下实现引导。
  3. STG方法在提升视频生成质量的同时，保持了生成视频的多样性和动态性，避免了CFG方法的缺点。

📝 摘要（中文）

扩散模型已成为生成高质量图像、视频和3D内容的强大工具。虽然像CFG这样的采样引导技术可以提高质量，但会降低多样性和运动幅度。自引导可以缓解这些问题，但需要额外的弱模型训练，限制了其在大规模模型中的实用性。本文提出时空跳跃引导（STG），一种简单的、无需训练的采样引导方法，用于增强基于Transformer的视频扩散模型。STG通过自扰动采用隐式的弱模型，避免了对外部模型或额外训练的需求。通过选择性地跳过时空层，STG生成原始模型的对齐的、降级的版本，从而提高样本质量，而不会影响多样性或动态程度。我们的贡献包括：（1）引入STG作为一种高效、高性能的视频扩散模型引导技术，（2）通过层跳跃模拟弱模型，消除了对辅助模型的需求，以及（3）确保质量增强的引导，而不会像CFG那样损害样本多样性或动态性。

🔬 方法详解

问题定义：视频扩散模型在生成高质量视频时面临一个挑战：如何有效地引导采样过程，以提高生成视频的质量，同时保持其多样性和动态性。现有的CFG方法虽然可以提高质量，但会牺牲多样性和运动幅度。自引导方法需要额外的弱模型训练，这在大规模模型中是不切实际的。

核心思路：STG的核心思路是通过在采样过程中引入一个隐式的弱模型来实现引导，而无需额外的训练。这个弱模型是通过选择性地跳过原始模型中的时空层来模拟的。跳过某些层会产生一个降级的、但与原始模型对齐的版本，从而提供引导信号。

技术框架：STG方法主要包含以下步骤：1. 在视频扩散模型的采样过程中，随机选择一些时空层进行跳过。2. 使用跳过部分层的模型生成一个降级的视频样本。3. 将原始模型和降级模型的输出进行比较，并利用差异来引导原始模型的采样过程。这个过程不需要额外的训练，可以直接应用于现有的视频扩散模型。

关键创新：STG的关键创新在于它使用自扰动的方式来模拟弱模型，避免了对外部模型或额外训练的需求。通过选择性地跳过时空层，STG可以生成一个与原始模型对齐的、但质量较低的版本，从而提供有效的引导信号。这与传统的CFG方法和自引导方法有本质的区别。

关键设计：STG的关键设计在于如何选择需要跳过的时空层。论文中可能探讨了不同的跳过策略，例如随机跳过、基于重要性的跳过等。此外，如何有效地利用原始模型和降级模型的输出差异来引导采样过程也是一个重要的设计考虑。具体的损失函数和参数设置在论文中应该有详细的描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

STG方法在视频扩散模型上取得了显著的性能提升，在提高视频质量的同时，保持了生成视频的多样性和动态性。与CFG等传统引导方法相比，STG避免了额外的训练开销，更易于应用到大规模视频生成模型中。具体实验数据可以在论文的实验部分找到。

🎯 应用场景

STG方法可以广泛应用于各种视频生成任务，例如文本到视频生成、视频修复、视频插帧等。它可以提高生成视频的质量和真实感，同时保持视频的多样性和动态性。该方法无需额外训练的特性使其易于部署和应用，尤其是在计算资源有限的情况下。

📄 摘要（原文）

Diffusion models have emerged as a powerful tool for generating high-quality images, videos, and 3D content. While sampling guidance techniques like CFG improve quality, they reduce diversity and motion. Autoguidance mitigates these issues but demands extra weak model training, limiting its practicality for large-scale models. In this work, we introduce Spatiotemporal Skip Guidance (STG), a simple training-free sampling guidance method for enhancing transformer-based video diffusion models. STG employs an implicit weak model via self-perturbation, avoiding the need for external models or additional training. By selectively skipping spatiotemporal layers, STG produces an aligned, degraded version of the original model to boost sample quality without compromising diversity or dynamic degree. Our contributions include: (1) introducing STG as an efficient, high-performing guidance technique for video diffusion models, (2) eliminating the need for auxiliary models by simulating a weak model through layer skipping, and (3) ensuring quality-enhanced guidance without compromising sample diversity or dynamics unlike CFG. For additional results, visit https://junhahyung.github.io/STGuidance.