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Matten:基于 Mamba-Attention 的视频生成

Matten: Video Generation with Mamba-Attention

Meituan Inc.(美团公司)

Yu Gao, Jiancheng Huang, Xiaopeng Sun, Zequn Jie, Yujie Zhong, Lin Ma

AI总结:

该研究提出融合时空注意力与双向 Mamba 的潜在扩散模型 Matten,以低计算成本兼顾局部与全局视频建模,并在基准上取得优于 Transformer 和 GAN 模型的 FVD 与效率表现。

摘要:

本文提出 Matten,这是一种采用 Mamba-Attention 架构、用于视频生成的前沿潜在扩散模型。Matten 以极低的计算成本,利用时空注意力对局部视频内容进行建模,并利用双向 Mamba 对全局视频内容进行建模。全面实验评估表明,Matten 在基准性能上可与当前基于 Transformer 和基于 GAN 的模型竞争,并取得更优的 FVD 分数与效率。此外,我们观察到所设计模型的复杂度与视频质量提升之间存在直接正相关,表明 Matten 具有出色的可扩展性。

英文摘要:

In this paper, we introduce Matten, a cutting-edge latent diffusion model with Mamba-Attention architecture for video generation. With minimal computational cost, Matten employs spatial-temporal attention for local video content modeling and bidirectional Mamba for global video content modeling. Our comprehensive experimental evaluation demonstrates that Matten has competitive performance with the current Transformer-based and GAN-based models in benchmark performance, achieving superior FVD scores and efficiency. Additionally, we observe a direct positive correlation between the complexity of our designed model and the improvement in video quality, indicating the excellent scalability of Matten.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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