PipeFlow: パイプライン処理と動き認識フレーム選択による長尺動画編集

この論文は、長尺動画編集における計算上のボトルネックという、この分野における重要な課題に取り組んでいます。提案されたPipeFlowメソッドは、パイプライン処理、動き認識フレーム選択、および補間を導入することにより、実用的な解決策を提供します。主な貢献は、編集時間を動画の長さに比例してスケーリングできることであり、潜在的に無限に長い動画の編集を可能にします。既存の方法（TokenFlowおよびDMT）に対するパフォーマンスの向上は大きく、提案されたアプローチの有効性を示しています。

• •長尺動画向けのスケーラブルな動画編集方法であるPipeFlowを提案。
• •低モーションフレームの編集をスキップするためにモーション分析を採用。
• •並列処理のためのパイプラインタスクスケジューリングアルゴリズムを利用。
• •スムーズなトランジションのためにニューラルネットワークベースの補間を活用。
• •既存の方法と比較して大幅な高速化を実現し、潜在的に無限に長い動画の編集を可能にする。