拡散モデルに基づくビデオ画質向上システム
Go-with-the-Flowのビデオ拡散モジュールは、スケッチから完成フィルムまでの工業化プロセスを可能にします。このシステムは、NVIDIA CUDAアーキテクチャ上で、以下の処理を最適化します：
- モーション・コヒーレンスの向上：時空間注意メカニズムを用いたクロスフレーム・コヒーレンス
- ディテール合成：事前学習された安定拡散モデルを使用したテクスチャ強調
- 並列コンピューティング：フレームブロック分割によるマルチGPU負荷分散
典型的なワークフローでは、ユーザーはCPUデバイスで大まかなアニメーションを作成し、その後GPUワークステーションに移動して拡散の強化を行います。テストデータによると、RTX 3090グラフィックスカードで5秒間の動画（24fps）を処理するのにかかる時間はわずか90秒で、CPUのみの実装に比べて35倍高速化されている。出力品質の面では、このシステムで生成された映像は、従来の補間手法と比較してLPIPSの視覚的類似度メトリクスで0.15～0.23向上し、特に光と影の反射やモーションブラーなどの動的なディテールで大きな優位性を持っています。
この答えは記事から得たものである。Go-with-the-Flow：ビデオ内のオブジェクトの動きをコントロールし、ビデオ内の動くオブジェクトを加算または減算します。について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " GPUで加速された映像拡散プロセスにより、粗いアニメーションを高品質な出力に変換
