CVPR2025論文紹介：「Unboxed: Geometrically and Temporally Consistent Video Outpainting」

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1. Unboxed: Geometrically and Temporally Consistent Video Outpainting 村川卓也（名工大玉木研B4） 2025/8/9 Zhongrui Yu, Martina Megaro-Boldini, Robert W. Sumner, Abdelaziz Djelouah CVPR2025
2. Video outpainting ◼時空間的一貫性を保ちながら動画像のフレーム外を拡張する手法 ◼生成品質と計算コストはトレードオフ
3. 概要 ◼従来手法のvideo outpainting • 生成領域の物体生成に弱い • 物体の重複，形状が不安定，消失 • 高解像度化への制約 • 生成時間とVRAM使用量の増加 ◼提案手法 • 3段階の生成 • 静的領域と動的オブジェクトで 個別に生成 入力動画 (左) , 提案手法, MOTIA [Wang+, ECCV2024]の比較
4. ◼Dehan [Dehan+, CVPR2022] • オプティカルフローを用いた時間的一貫性の改善 • 視点の動きが激しい動画や動く物体の生成が困難 ◼M3DDM [Fan+, ACM MM2023] • Diffusionと3D U-Netを用いたvideo outpainting • 動画全体から抽出したフレームによる時間的一貫性の 改善 • フレーム外情報が少ない動画の生成が困難 ◼MOTIA [Wang+, ECCV2024] • 生成前に入力動画でファインチューニングを行い， 学習動画と異なるドメインの動画の生成に対応 • 他手法と比較して生成時間とVRAM使用量が大幅に増加 • 動的オブジェクトが重複して出現することがある 関連研究
5. 前処理: 動的オブジェクトをマスク，3D Gaussian Splattingによる3次元再構成 1. 背景等の静的領域の生成と3D Gaussian Splattingの更新 2. 動的オブジェクトのinpainting 3. Guided Video Synthesisを用いた生成品質の改善 3段階生成の概要
6. 前処理: 動的オブジェクトをマスク，3D Gaussian Splattingによる3次元再構成 1. 背景等の静的領域の生成と3D Gaussian Splattingの更新 2. 動的オブジェクトのinpainting 3. Guided Video Synthesisを用いた生成品質の改善 3段階生成の概要
7. 前処理: 動的オブジェクトをマスク，3D Gaussian Splattingによる3次元再構成 1. 背景等の静的領域の生成と3D Gaussian Splattingの更新 2. 動的オブジェクトのinpainting 3. Guided Video Synthesisを用いた生成品質の改善 3段階生成の概要
8. 前処理: 動的オブジェクトをマスク，3D Gaussian Splattingによる3次元再構成 1. 背景等の静的領域の生成と3D Gaussian Splattingの更新 2. 動的オブジェクトのinpainting 3. Guided Video Synthesisを用いた生成品質の改善 3段階生成の概要
9. 前処理: 動的オブジェクトをマスク，3D Gaussian Splattingによる3次元再構成 1. 背景等の静的領域の生成と3D Gaussian Splattingの更新 2. 動的オブジェクトのinpainting 3. Guided Video Synthesisを用いた生成品質の改善 3段階生成の概要
10. ◼3D Gaussian Splatting • 3Dガウス分布を使用して2次元の 入力動画の3次元復元を行う 3D Gaussian SplattingとInpainting ◼Inpainting • フレーム内のマスク部分や欠損部分 を生成 [Suvorov+, arXiv2021] [Kerbl+, arXiv2023] 入力画像 生成画像
11. ◼動的オブジェクトをマスク 1. SAM2 [Ravi+, arXiv2024]でセグメンテーション 2. エピポーラ誤差で動的オブジェクトのセグメント を判別してマスク ◼3D Gaussian Splatting (GS) [Kerbl+, SIGGRAPH2024]で3次元再構成 前処理
12. ◼静的領域の生成と3D GSの更新 1. Stable Diffusion XL [Podell+, arXiv2023] (SDXL)でフ レーム外をimage outpainting 2. 画像再構成損失（L1, SSIM）と深度損失 [Piccinelli+, CVPR2024]を最適化 3. 生成領域を3D GSモデルに反映 生成1：静的領域の生成
13. ◼動的オブジェクトのinpainting • 前処理の段階でSAM2によって検出した動的オブジェクトを補完 • 2Dトラッキングのbboxで生成領域を指定 • 生成前に入力フレームの動的オブジェクトに部分的にマスクをして部分的に生 成することでSDXLをファインチューニング 生成2：動的オブジェクトの生成
14. ◼改善点 • 静的領域：現実のわずかな動き（葉っぱの動き等） • 動的オブジェクト：生成2の時点で時間的一貫性に欠ける ◼Guided Video Synthesisを用いた生成品質の改善 • 各フレームに少量のノイズを付与 • 静的領域/動的オブジェクトで異なる 更新量を与えるマスクでノイズ除去 • 静的領域：小さな変化 • 動的オブジェクト：大きな変化 生成3： Guided Video Synthesisを用いた改善
15. ◼評価データセット • DAVIS [Perazzi+, CVPR2016] • YouTube-VOS [Xu+, arXiv2018] ◼実験方法 • 各動画の左右25%, 66%をマスク • 25%, 66%で得られた値を平均 実験設定 ◼評価指標 • PSNR↑ • 生成後の画像の類似度 • SSIM↑ • 生成後の構造的な見た目の類似度 • LPIPS↓ [Zhang+, CVPR2018] • 視覚的類似度 • FVD↓ [Unterthiner+, arXiv2018] • 生成動画と入力動画の特徴分布の距離 • Ewarp ↓ [Lai+, ECCV2018] • ワープ誤差による時間的一貫性の定量 化
16. ◼従来手法 • 生成失敗，ぼやけた生成 • 元フレームと生成領域の境界が 不自然 • 生成領域の物体の形状が不安定 ◼提案手法 • 元フレームと生成領域の一貫性 の向上 • 物体の自然な生成 定性的比較1
17. ◼難易度の高い動画で比較 • 物体が複数出現 • 複雑な背景 定性的比較2 ◼従来手法 • ぼやけた生成 • 物体の消失や重複 • 元フレームと生成領域の境界 が不自然 ◼提案手法 • 複数物体の生成に対応 • 自然な背景の生成
18. ◼従来手法と比較して大幅に改善 • DAVISデータセットのLPIPS以外の全ての指標で最も良い値を記録 • DAVISデータセットのLPIPSはMOTIAを実行して得られた値よりも改善 定量的比較
19. ◼定性的比較 • フルパイプラインが静的・動的 領域の両方で時間的一貫性が保 たれている ◼定量的比較 • フルパイプラインが全ての評価 指標で最高値を記録 Ablation study
20. ◼投票による主観評価 • 37名, 619票のアンケートにより生成品質を主観的に評価 • 評価項目 • 現実感 • 時間的一貫性 • 全体的な視覚品質（色再現性，境界の滑らかさ，ぼけ具合など） • 全ての項目で提案手法は80%以上の票を獲得 User study
21. ◼従来手法と比較して最大VRAM使用量が減少 • 生成領域が拡大してもVRAM使用量が変わらない ◼従来手法と比較して生成時間は増加 生成時間と最大VRAM使用量 OOM (Out of Memory) NVIDIA 40GB V100 GPU x1を使用
22. ◼3段階の生成 1. 背景等の静的領域の生成と3D Gaussian Splattingの更新 2. 動的オブジェクトのinpainting 3. Guided Video Synthesisを用いた生成品質の改善 ◼従来手法との比較 • 動的オブジェクトの時間的一貫性を改善 • 全ての評価指標で高い値 • 投票の主観的評価で80%以上の票を獲得 • 最大VRAM使用量が最も少ない • 高解像度の生成でも使用量が不変 • 生成時間は増加 まとめ