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Be-Your-Outpainter: 通过特定输入的适应实现视频外推
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用基于遮罩的三维扩散模型来提高视频外延任务的结果。通过遮罩建模技术训练模型，保持填充区域的时间连续性，并减少相邻帧之间的抖动。通过交叉注意力和混合的推理流程，进一步提高了结果。
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关键要点
- 该研究引入了一种基于遮罩的三维扩散模型来提高视频外延任务的结果。
- 通过遮罩建模技术训练模型，保持填充区域的时间连续性，减少相邻帧之间的抖动。
- 利用多个引导帧连接多个视频剪辑推理结果，确保时间连续性。
- 通过交叉注意力引导模型获取当前视频剪辑之外的信息。
- 引入混合的由粗到细的推理流程，缓解伪影积累问题。
- 与现有的只使用填充策略的由粗到细流程不同，采用填充与插值的混合策略。
- 实验证明该方法在视频外延任务中实现了最先进的结果。
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