SAVE

保存：テキスト誘導ビデオ編集のための画像拡散モデルのスペクトルシフトアウェア適応

プロジェクトが気に入っている場合は、最新のアップデートのためにGitHubのスターをお願いします。

プロジェクトページ|紙

？ハイライト

Saveを使用すると、 3分でビデオを編集できます。 30分ではなく！ソタで。

効率的で、高品質で、高速

• 画像生成のための安定した拡散（SD） - >高品質
• クエリマトリックスの特異値を微調整するだけです - >効率的な適応
• 特異値の更新を正規化します

更新

時計へようこそ？最新の更新用のこのリポジトリ。

✅ [2024.06.07] ：コードをリリースしました

✅ [2023.12.01] ：Arxivを除いて、論文をリリースしました。

✅ [2023.12.01] ：プロジェクトページをリリースします。

方法論

保存アルゴリズムの実装。

まず、これを使用してコンドラ環境を作成します

 conda create -n save

最初に次のパッケージをインストールします -

 pip install -r requirements.txt

次のコマンドを実行して、特定のビデオを編集します。

 python Edit_Video_SAVE.py

引数の「--CONFIG」オプションを変更して、新しいビデオを提供します。

ビデオ編集結果

定性的比較

定量的比較

？了承

この作品は、多くの驚くべき研究作品とオープンソースプロジェクトに基づいて構築されています。共有してくれたすべての著者に感謝します！

• tune-a-video
• 安定した拡散
• ディフューザー

✏唱。引用

私たちの論文とコードがあなたの研究で役立つと思うなら、星と引用を与えることを検討してください。

 @misc { karim2023save ,
      title = { SAVE: Spectral-Shift-Aware Adaptation of Image Diffusion Models for Text-driven Video Editing } , 
      author = { Nazmul Karim and Umar Khalid and Mohsen Joneidi and Chen Chen and Nazanin Rahnavard } ,
      year = { 2023 } ,
      eprint = { 2305.18670 } ,
      archivePrefix = { arXiv } ,
      primaryClass = { cs.CV }
}