Efficient Temporal Consistency in Diffusion-Based Video Editing with Adaptor Modules: A Theoretical Framework

要約

アダプターベースの方法は、特にフレーム間の一貫性を必要とするビデオ編集タスクで、最小限の複雑さでモデルのパフォーマンスを強化するために一般的に使用されます。
小規模で学習可能なモジュールを前処理された拡散モデルに挿入することにより、これらのアダプターは、広範な再訓練なしに時間的一貫性を維持できます。
共有トークンとフレーム固有のトークンの両方で迅速な学習を組み込んだアプローチは、低トレーニングコストでフレーム間で継続性を維持するのに特に効果的です。
この作業では、時間的一貫性の損失の下でDDIMベースのモデルのフレームの一貫性を維持するアダプターの一般的な理論的フレームワークを提供したいと考えています。
まず、時間的一貫性の目的は、境界のある特徴規範の下で微分可能であることを証明し、その勾配に縛られたリプシッツを確立します。
第二に、この目的の勾配降下は、学習率が適切な範囲内にある場合、単調に損失を減少させ、局所最小に収束することを示します。
最後に、DDIM反転手順のモジュールの安定性を分析し、関連する誤差が制御されたままであることを示します。
これらの理論的発見は、アダプター戦略に依存している拡散ベースのビデオ編集方法の信頼性を強化し、ビデオ生成タスクの理論的洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Adapter-based methods are commonly used to enhance model performance with minimal additional complexity, especially in video editing tasks that require frame-to-frame consistency. By inserting small, learnable modules into pretrained diffusion models, these adapters can maintain temporal coherence without extensive retraining. Approaches that incorporate prompt learning with both shared and frame-specific tokens are particularly effective in preserving continuity across frames at low training cost. In this work, we want to provide a general theoretical framework for adapters that maintain frame consistency in DDIM-based models under a temporal consistency loss. First, we prove that the temporal consistency objective is differentiable under bounded feature norms, and we establish a Lipschitz bound on its gradient. Second, we show that gradient descent on this objective decreases the loss monotonically and converges to a local minimum if the learning rate is within an appropriate range. Finally, we analyze the stability of modules in the DDIM inversion procedure, showing that the associated error remains controlled. These theoretical findings will reinforce the reliability of diffusion-based video editing methods that rely on adapter strategies and provide theoretical insights in video generation tasks.

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