推論に基づくGANによる長尺動画生成

本論文は、GANを用いて長尺で整合性の高い動画を生成するという課題に取り組んでいます。既存の動画生成モデルが時間的スケーリングを処理し、長いシーケンスにわたって整合性を維持することの限界を克服するために、新しいVAE-GANハイブリッドモデルと、リコールメカニズムを備えたマルコフ連鎖フレームワークを提案しています。主な貢献は、時間的連続性とダイナミクスを備えた長尺動画を生成するためのメモリ効率の高いアプローチにあります。

• •動画生成のためのVAE-GANハイブリッドモデルを提案。
• •長尺動画を生成するための、リコールメカニズムを備えたマルコフ連鎖フレームワークを導入。
• •長尺動画における時間的スケーリングと整合性の維持という課題に対処。
• •長尺動画のメモリ効率の良い生成に焦点を当てている。