DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52734.2025.00251
تاريخ النشر: 2025-06-10
المؤلف: Zixuan Ye وآخرون
الموضوع الرئيسي: الإنسانيات الرقمية والدراسات الأكاديمية
نظرة عامة
في هذه الورقة، يتناول المؤلفون القيود الكبيرة في طرق التزيين الحالية، لا سيما فيما يتعلق باستخراج الأنماط غير المثالي وغياب تقنيات ترجمة الفيديو الفعالة. يقترحون نهجًا جديدًا يستخدم كل من تمثيلات الأنماط العالمية والمحلية لإنشاء موصوف نمط مثالي. تتضمن هذه الطريقة اختيار بقع محلية ذات تشابه محتوى ضئيل لالتقاط تفاصيل النسيج المعقدة واستخدام استراتيجية تعلم تبايني لتدريب مستخرج نمط عالمي باستخدام بيانات مقترنة تم إنشاؤها من خلال وهم النموذج. لتعزيز جودة الفيديو بشكل أكبر، يتم دمج محول حركة، مما يحسن كل من دقة الحركة ومدى تطبيق النمط أثناء الاستدلال. بالإضافة إلى ذلك، يتم تنفيذ شبكة تحكم بلاط رمادي لتوفير توجيه محتوى أكثر دقة في مهام ترجمة الفيديو.
تظهر النتائج أن الطريقة المقترحة تتفوق بشكل كبير على التقنيات الحالية من حيث محاذاة النص وتشابه النمط. ومع ذلك، يعترف المؤلفون بوجود قيد في طرق التزيين الحالية، التي تعتمد بشكل أساسي على صور الأنماط المرجعية. يلاحظون أن تزيين الفيديو يتضمن أكثر من الأنماط الرسومية الثابتة، حيث يدمج عناصر ديناميكية مثل تأثيرات الجسيمات وخصائص الحركة. ستركز الأبحاث المستقبلية على تطوير طرق لاستخراج ونقل هذه الأنماط الديناميكية من مقاطع الفيديو المرجعية.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التقدم في توليد الفيديو، لا سيما من خلال تطبيق نماذج الانتشار، التي حسنت بشكل كبير من التحكم في هذا المجال. منطقة رئيسية من الاهتمام هي التحكم في النمط، الذي يتضمن توليد أو ترجمة مقاطع الفيديو لتتناسب مع نمط صورة مرجعية. على الرغم من التقدم المحرز، يلاحظ المؤلفون أن الطرق الحالية تفشل في كثير من الأحيان في الحفاظ على القوام المحلي، كما يتضح من الأمثلة في الشكل 2، حيث لا يتم الحفاظ على التفاصيل المعقدة، مثل ضربات الفرشاة المميزة لوحات فان جوخ، بشكل كافٍ. يشير هذا إلى فجوة حاسمة في المنهجيات الحالية التي تتطلب مزيدًا من التحقيق والتطوير.
نقاش
في هذا القسم، يناقش المؤلفون قيود طرق تزيين الصور والفيديو الحالية، لا سيما عدم قدرتها على فصل المحتوى والنمط بشكل فعال، مما يؤدي إلى مشكلات مثل تسرب المحتوى وفقدان تفاصيل النسيج المحلي. يقترحون نهجًا جديدًا يستخدم اختيار بقع محلية لتوجيه النمط مع تقليل تسرب المحتوى من خلال الاحتفاظ فقط بتلك البقع التي تظهر تشابهًا منخفضًا مع النصوص. تكمل هذه الطريقة استراتيجية إسقاط عالمية تستخرج ميزات موجهة نحو النمط دون المساس بقدرات التعميم لنموذج CLIP. كما يقدم المؤلفون إطار عمل للتعلم التبايني لإنشاء مجموعة بيانات من الصور المقترنة مع اتساق نمطي مطلق، مما يسهل تحسين استخراج النمط.
يتضمن إطار عمل StyleMaster محول حركة لتعزيز الجودة الزمنية في توليد الفيديو وشبكة تحكم بلاط رمادي لتوجيه المحتوى بدقة. تظهر التجارب الواسعة أن StyleMaster يتفوق بشكل كبير على الطرق الحالية في مهام التزيين المختلفة، محققًا توليد فيديو عالي الجودة مع تشابه نمطي قوي مع الصور المرجعية. يبرز المؤلفون ثلاث مساهمات رئيسية: تطوير وحدة لاستخراج النمط تعالج بشكل فعال تسرب المحتوى، الاستخدام المبتكر لوهم النموذج لإنشاء مجموعة بيانات نمط متسقة، وتنفيذ آلية انتباه مزدوجة تعبر عن كل من ميزات النمط المحلية والعالمية لأداء متفوق في مهام نقل نمط الفيديو والصورة.
DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52734.2025.00251
Publication Date: 2025-06-10
Author(s): Zixuan Ye et al.
Primary Topic: Digital Humanities and Scholarship
Overview
In this paper, the authors address significant limitations in existing stylization methods, particularly regarding sub-optimal style extraction and the absence of effective video translation techniques. They propose a novel approach that utilizes both global and local style representations to create an ideal style descriptor. This method involves selecting local patches with minimal content similarity to capture intricate texture details and employing a contrastive learning strategy to train a global style extractor using paired data generated through model illusion. To further enhance video quality, a motion adapter is integrated, which improves both motion fidelity and the extent of style application during inference. Additionally, a gray tile ControlNet is implemented to provide more precise content guidance in video translation tasks.
The results demonstrate that the proposed method significantly outperforms existing techniques in terms of text alignment and style resemblance. However, the authors acknowledge a limitation in current stylization methods, which predominantly rely on reference style images. They note that video stylization encompasses more than static graphic styles, incorporating dynamic elements such as particle effects and motion characteristics. Future research will focus on developing methods to extract and transfer these dynamic styles from reference videos.
Introduction
The introduction highlights the advancements in video generation, particularly through the application of diffusion models, which have significantly enhanced controllability in this domain. A key area of interest is style control, which involves generating or translating videos to match the style of a reference image. Despite the progress made, the authors note that existing methods frequently fail to maintain local textures, as illustrated by examples in Figure 2, where the intricate details, such as the brush strokes characteristic of Van Gogh’s paintings, are not adequately preserved. This indicates a critical gap in the current methodologies that warrants further investigation and development.
Discussion
In this section, the authors discuss the limitations of existing image and video stylization methods, particularly their inability to effectively decouple content and style, leading to issues such as content leakage and loss of local texture details. They propose a novel approach that utilizes local patch selection for style guidance while minimizing content leakage by retaining only those patches that exhibit low similarity to text prompts. This method is complemented by a global projection strategy that extracts style-oriented features without compromising the generalization capabilities of the CLIP model. The authors also introduce a contrastive learning framework to generate a dataset of paired images with absolute style consistency, facilitating improved style extraction.
The proposed StyleMaster framework incorporates a motion adapter to enhance temporal quality in video generation and a gray tile ControlNet for precise content guidance. Extensive experiments demonstrate that StyleMaster significantly outperforms existing methods in various stylization tasks, achieving high-quality video generation with strong style similarity to reference images. The authors highlight three key contributions: the development of a style extraction module that effectively addresses content leakage, the innovative use of model illusion to create a consistent style dataset, and the implementation of a dual cross-attention mechanism that integrates both local and global style features for superior performance in video and image style transfer tasks.