テキスト駆動型の画像とビデオ拡散モデルは、最近、前例のない世代のリアリズムを達成しました。その間
拡散モデルは、画像に正常に適用されています
編集、ビデオ編集のためにそうした作品はほとんどありません。私たち
一般のテキストベースのモーションと外観編集を実行できる最初の拡散ベースの方法を提示します
ビデオ。私たちのアプローチでは、ビデオ拡散モデルを使用して、推論時間に低解像度の時空間を組み合わせます
元のビデオからの情報は、ガイドと一致するように合成された新しい高解像度情報を含む情報
テキストプロンプト。元のビデオの忠実度を得るように
高解像度の情報の一部を保持する必要があります。
モデルを微調整する予備段階を追加します
オリジナルのビデオ、忠実度を大幅に向上させます。提案します
新しい混合目標によってモーションエディタビリティを改善する
完全な一時的な注意と一時的な注意マスキングを備えた共同ムニチューン。さらに、画像アニメーションの新しいフレームワークを紹介します。最初に画像をに変換します
そのような単純な画像処理操作による粗いビデオ
複製および視点として、幾何学的投影、および
次に、一般的なビデオエディターを使用してアニメーション化します。

上記の段落を詳細に説明してください
Text-driven image and video diffusion models have recently achieved unprecedented generation realism. While
diffusion models have been successfully applied for image
editing, very few works have done so for video editing. We
present the first diffusion-based method that is able to perform text-based motion and appearance editing of general
videos. Our approach uses a video diffusion model to combine, at inference time, the low-resolution spatio-temporal
information from the original video with new, high resolution information that it synthesized to align with the guiding
text prompt. As obtaining high-fidelity to the original video
requires retaining some of its high-resolution information,
we add a preliminary stage of finetuning the model on the
original video, significantly boosting fidelity. We propose to
improve motion editability by a new, mixed objective that
jointly finetunes with full temporal attention and with temporal attention masking. We further introduce a new framework for image animation. We first transform the image into
a coarse video by simple image processing operations such
as replication and perspective geometric projections, and
then use our general video editor to animate it.

explain the above paragraph in details