SAVE

保存：用于文本引导视频编辑的图像扩散模型的光谱移动的适应

如果您喜欢我们的项目，请在Github上给我们一颗星星以进行最新更新。

项目页面|纸

？亮点

保存允许您在3分钟内编辑视频！而不是30分钟！在索塔。

高效，高质量和快速

• 图像产生的稳定扩散（SD） - >高质量
• 仅微调查询矩阵的奇异值 - >有效适应
• 正规化奇异价值更新

更新

欢迎观看？此存储库可用于最新更新。

✅ [2024.06.07] ：我们发布了代码

✅ [2023.12.01] ：除了Arxiv外，我们发行了论文。

✅ [2023.12.01] ：发布项目页面。

方法论

保存算法的实现。

首先，使用此功能创建一个Conda环境

 conda create -n save

首先安装以下软件包 -

 pip install -r requirements.txt

运行以下命令来编辑给定的视频。

 python Edit_Video_SAVE.py

在参数中更改“ - config”选项，以提供新的视频。

视频编辑结果

定性比较

定量比较

？致谢

这项工作建立在许多令人惊叹的研究工作和开源项目上，非常感谢所有作者分享！

• Tune-a-video
• 稳定的扩散
• 扩散器

✏️引用

如果您发现我们的论文和代码在您的研究中有用，请考虑给出一颗星星和引用。

 @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 }
}