Ada-VE: Training-Free Consistent Video Editing Using Adaptive Motion Prior
作者: Tanvir Mahmud, Mustafa Munir, Radu Marculescu, Diana Marculescu
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-06-07 (更新: 2024-11-10)
备注: Accepted in WACV 2025. Project page: https://tanvir-utexas.github.io/AdaVE_Demo/
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出自适应运动先验以解决视频编辑一致性问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 视频合成 自适应注意力 运动引导 时间一致性 视觉质量 关键帧处理 光流技术
📋 核心要点
- 现有视频编辑方法在快速运动场景中难以保持角色一致性和视觉质量，计算成本高且存在冗余操作。
- 本文提出了一种自适应运动引导的跨帧注意力机制，通过减少冗余计算来提高视频质量和时间一致性。
- 实验结果表明，所提方法在处理的关键帧数量上实现了三倍的提升，显著提高了预测准确性和时间一致性。
📝 摘要（中文）
视频到视频的合成在保持角色一致性、平滑的时间过渡和快速运动下的视觉质量方面面临重大挑战。尽管最近的全跨帧自注意力机制在多个帧之间改善了角色一致性，但其计算成本高且在高帧率视频中存在冗余操作。为了解决这些低效问题，本文提出了一种自适应运动引导的跨帧注意力机制，选择性地减少冗余计算，从而在相同的计算预算内增强视频质量和时间一致性。我们的方法利用光流聚焦于运动区域，同时稀疏关注静止区域，允许在不增加计算需求的情况下共同编辑更多帧。通过引入KV缓存机制，我们在保持视觉质量和时间一致性的同时，显著提高了处理的关键帧数量，最终在预测准确性和时间一致性上超越了现有的最先进方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视频编辑中的角色一致性、时间过渡平滑性和视觉质量等问题。现有方法在高帧率视频中计算成本高且存在冗余操作，导致效果不理想。
核心思路：提出自适应运动引导的跨帧注意力机制，选择性地减少冗余计算，从而在相同计算预算下处理更多帧，提升视频质量和时间一致性。
技术框架：整体架构包括光流计算模块、运动区域关注模块和KV缓存机制。光流用于识别运动区域，跨帧注意力机制则在这些区域进行重点处理。
关键创新：最重要的创新在于引入了自适应运动引导的跨帧注意力机制和KV缓存，显著提高了关键帧的处理数量和视频的时间一致性。
关键设计：在参数设置上，采用了优化的损失函数以平衡视觉质量和时间一致性，同时设计了高效的网络结构以支持自适应注意力机制。通过这些设计，确保了在计算预算内的高效处理。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在处理的关键帧数量上实现了三倍的提升，相较于现有的全跨帧注意力基线，预测准确性和时间一致性显著提高，超越了当前最先进的方法。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括电影制作、游戏开发和虚拟现实等需要高质量视频编辑的场景。通过提高视频编辑的一致性和质量，能够为创作者提供更强大的工具，提升观众的沉浸感和体验。未来，该技术可能在实时视频处理和自动化编辑中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Video-to-video synthesis poses significant challenges in maintaining character consistency, smooth temporal transitions, and preserving visual quality during fast motion. While recent fully cross-frame self-attention mechanisms have improved character consistency across multiple frames, they come with high computational costs and often include redundant operations, especially for videos with higher frame rates. To address these inefficiencies, we propose an adaptive motion-guided cross-frame attention mechanism that selectively reduces redundant computations. This enables a greater number of cross-frame attentions over more frames within the same computational budget, thereby enhancing both video quality and temporal coherence. Our method leverages optical flow to focus on moving regions while sparsely attending to stationary areas, allowing for the joint editing of more frames without increasing computational demands. Traditional frame interpolation techniques struggle with motion blur and flickering in intermediate frames, which compromises visual fidelity. To mitigate this, we introduce KV-caching for jointly edited frames, reusing keys and values across intermediate frames to preserve visual quality and maintain temporal consistency throughout the video. With our adaptive cross-frame self-attention approach, we achieve a threefold increase in the number of keyframes processed compared to existing methods, all within the same computational budget as fully cross-frame attention baselines. This results in significant improvements in prediction accuracy and temporal consistency, outperforming state-of-the-art approaches. Code will be made publicly available at https://github.com/tanvir-utexas/AdaVE/tree/main