Uni-Classifier：ユニバーサル・ガイダンス分類器のためのビデオ拡散事前知識の活用
arXiv cs.CV / 2026/3/24
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要点
- 本論文は、Uni-Classifier（Uni-C）というプラグアンドプレイのモジュールを提案する。これはビデオ拡散の事前知識を用いて、上流の生成モデルのノイズ除去ステップをガイドし、その出力が下流モデルの入力分布により適合するようにする。
- 2Dから動画や2Dから3Dのように異なる生成モデルを連結した結果、分布の不一致によって品質が低下するという、一般的なワークフロー上の課題を対象としている。
- Uni-Cは、エンドツーエンド生成を改善するためのマルチモデル・パイプラインの一部としてだけでなく、単一の生成モデルに対するスタンドアロンの強化器としても動作するよう設計されている。
- 動画および3D生成のタスクにまたがる実験では、生成品質の一貫した改善が報告されており、高い汎化性能と汎用性が示唆される。
