概要

「ALG」は、画像から動画への生成モデルにおける動的表現を強化するための手法「Adaptive Low-Pass Guidance（適応的ローパスガイダンス）」の公式リポジトリです。動画生成では、静止画を連続的に繋げる際に不自然な動きやノイズが生じやすい課題があります。本手法は、時間的な滑らかさを担保しつつ動きの自然さを保つために、適応的なローパスフィルタリングを用いて動的特徴を制御。これにより、生成動画の品質とリアリティを向上させています。論文発表（arXiv 2025）に伴う実装で、Pythonベースのコードと設定ファイルを備え、研究および応用開発に役立つ構成です。

リポジトリの統計情報

スター数: 18
フォーク数: 2
ウォッチャー数: 18
コミット数: 3
ファイル数: 10
メインの言語: Python

主な特徴

画像から動画生成モデルの動的表現を適応的ローパスガイダンスで強化
時系列における動きの滑らかさと自然さを両立
Pythonでシンプルかつ拡張性のある実装を提供
arXiv論文に基づく先進的な動画生成技術の公式コード

技術的なポイント

本リポジトリの核となる技術は、「Adaptive Low-Pass Guidance（ALG）」と呼ばれる独自の手法で、これは画像から動画を生成する際の時間的連続性と動的特徴の制御に着目しています。画像から動画を生成するモデルは、単一画像の情報を複数フレームに拡張し連続的な動きを作り出す必要がありますが、従来の技術では動きの不自然さやフレーム間のノイズが大きな課題でした。ALGはこれを解決するために、動画内の動きの周波数成分を時間的に分析し、適応的にローパスフィルタを適用します。具体的には、動きの激しい部分ではフィルタの強度を調整して動的な変化を保持しつつ、過度なノイズや不連続な動きを抑制。これにより、滑らかで自然な動きを実現しています。

実装面では、Pythonを用い、モデルのパイプラインに組み込みやすい形で構築されており、ローパスガイダンスを効率的に適用可能です。pipeline_cogvideox_image2video_lowpass.pyなどのファイルに処理のコアロジックが実装され、パラメータ調整や設定はconfigsディレクトリで管理。さらに、動画生成に必要な前処理や後処理はlp_utils.pyなどのユーティリティに集約されており、ユーザーが簡単に実験や応用を開始できる設計です。

また、本手法は画像生成モデルの拡張として位置づけられており、既存の画像から動画への変換モデルと組み合わせて利用可能。これにより、研究者や開発者は動きの質を向上させるための強力なツールとして活用できます。論文公開と同時にコードが提供されているため、前例の少ない動画生成の動的表現改善技術の検証や発展にも貢献する点が大きな魅力です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: Git管理から除外するファイル指定
assets: 画像や動画などの補助ファイル格納ディレクトリ
configs: モデル設定やパラメータ管理用ディレクトリ
lp_utils.py: ローパスフィルタリング関連のユーティリティ関数群
pipeline_cogvideox_image2video_lowpass.py: 動画生成パイプラインのメイン実装
README.md: プロジェクト説明および使用方法
requirements.txt: 依存パッケージリスト
setup.py: パッケージインストール用スクリプト
gallery: 生成動画のサンプルやデモを格納するディレクトリ
LICENSE: ライセンス情報

まとめ

画像から動画生成の動的表現を革新的に向上させる実装。

リポジトリ情報：

名前: ALG
説明: Enhancing Motion Dynamics of Image-to-Video Models via Adaptive Low-Pass Guidance (arXiv 2025)
スター数: 18
言語: Python
URL: https://github.com/choi403/ALG
オーナー: choi403
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/69801293?v=4

READMEの抜粋：

Enhancing Motion Dynamics of Image-to-Video Models via Adaptive Low-Pass Guidance

Project Page | arXiv | Gallery

Official implementation for Enhancing Motion Dynamics of Image-to-Video Models via Adaptive Low-Pass Guidance
June Suk Choi, <a href=“https://…

画像から動画生成モデルの動的表現を向上させる適応的ローパスガイダンス