VIA: Unified Spatiotemporal Video Adaptation Framework for Global and Local Video Editing
作者: Jing Gu, Yuwei Fang, Ivan Skorokhodov, Peter Wonka, Xinya Du, Sergey Tulyakov, Xin Eric Wang
分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM
发布日期: 2024-06-18 (更新: 2025-03-27)
备注: 18 pages, 16 figures
💡 一句话要点
VIA：用于全局和局部视频编辑的统一时空视频适配框架
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 视频编辑 时空一致性 长视频处理 图像编辑 注意力机制
📋 核心要点
- 现有视频编辑方法缺乏对全局和局部上下文的全面理解，导致时空维度上的编辑不准确和不一致，尤其是在长视频中。
- VIA框架通过测试时编辑适配保证帧内局部一致性，并通过时空适配在整个视频序列中保持全局一致性。
- 实验结果表明，VIA在长视频编辑中，相比基线方法，能生成更忠实、连贯、精确的编辑结果，且速度更快。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种统一的时空视频适配框架VIA，用于全局和局部视频编辑，旨在突破分钟级长视频一致性编辑的限制。该框架首先设计了测试时编辑适配，以调整预训练的图像编辑模型，从而提高潜在编辑方向与文本指令之间的一致性，并调整掩码潜在变量以实现精确的局部控制，确保帧内局部一致性。其次，引入时空适配，递归地收集关键帧中一致的注意力变量，并策略性地将其应用于整个序列，以实现编辑效果，从而保持视频序列的全局一致性。大量实验表明，与基线方法相比，VIA方法生成的编辑结果更忠实于源视频，在时空上下文中更连贯，并且在局部控制中更精确。更重要的是，VIA可以在几分钟内实现一致的长视频编辑，释放了长视频序列高级视频编辑任务的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频编辑方法，尤其是在处理长视频时，难以同时保证局部帧内编辑的精确性和全局视频序列的时空一致性。这导致编辑结果可能出现闪烁、不连贯等问题，影响用户体验。现有方法未能充分利用视频的时空信息，缺乏有效的机制来维护编辑的一致性。
核心思路：VIA的核心思路是将图像编辑模型适配到视频编辑任务中，并分别从局部和全局两个层面进行优化。局部层面，通过测试时编辑适配，使模型更好地理解文本指令，并精确控制编辑区域。全局层面，通过时空适配，利用关键帧的注意力信息，将编辑效果传播到整个视频序列，从而保证时空一致性。
技术框架：VIA框架包含两个主要模块：测试时编辑适配和时空适配。首先，测试时编辑适配模块对预训练的图像编辑模型进行微调，使其适应特定的视频编辑任务。然后，时空适配模块递归地收集关键帧中的注意力变量，并将这些变量应用于整个视频序列，以实现全局一致的编辑效果。整个流程可以概括为：输入视频和文本指令 -> 测试时编辑适配 -> 时空适配 -> 输出编辑后的视频。
关键创新：VIA的关键创新在于其统一的时空适配框架，能够同时解决局部精确性和全局一致性问题。测试时编辑适配使得模型能够更好地理解文本指令，并精确控制编辑区域。时空适配则通过利用关键帧的注意力信息，保证了编辑效果在整个视频序列中的一致性。这种全局和局部相结合的策略，使得VIA能够处理长视频的编辑任务。
关键设计：在测试时编辑适配中，采用了基于掩码的潜在变量调整方法，以实现对编辑区域的精确控制。在时空适配中，关键帧的选择策略和注意力变量的传播机制是关键。具体而言，可能采用基于内容相似度的关键帧选择方法，以及基于注意力机制的特征传播方法。损失函数可能包括编辑质量损失、一致性损失等，以保证编辑效果和时空一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VIA在长视频编辑任务中，相比于基线方法，能够生成更忠实于源视频、更连贯、更精确的编辑结果。具体性能数据未知，但摘要强调VIA能够在几分钟内完成分钟级长视频的编辑，这表明其在效率方面具有显著优势。实验验证了VIA在局部控制和全局一致性方面的有效性。
🎯 应用场景
VIA框架具有广泛的应用前景，包括电影制作、广告创意、教育视频编辑、社交媒体内容创作等。它可以帮助用户快速、高效地编辑长视频，实现各种创意想法，例如改变视频场景、替换人物服装、添加特效等。该研究的实际价值在于降低了长视频编辑的门槛，使得非专业人士也能轻松进行高质量的视频编辑。未来，VIA有望成为视频编辑领域的重要工具。
📄 摘要（原文）
Video editing serves as a fundamental pillar of digital media, spanning applications in entertainment, education, and professional communication. However, previous methods often overlook the necessity of comprehensively understanding both global and local contexts, leading to inaccurate and inconsistent edits in the spatiotemporal dimension, especially for long videos. In this paper, we introduce VIA, a unified spatiotemporal Video Adaptation framework for global and local video editing, pushing the limits of consistently editing minute-long videos. First, to ensure local consistency within individual frames, we designed test-time editing adaptation to adapt a pre-trained image editing model for improving consistency between potential editing directions and the text instruction, and adapts masked latent variables for precise local control. Furthermore, to maintain global consistency over the video sequence, we introduce spatiotemporal adaptation that recursively gather consistent attention variables in key frames and strategically applies them across the whole sequence to realize the editing effects. Extensive experiments demonstrate that, compared to baseline methods, our VIA approach produces edits that are more faithful to the source videos, more coherent in the spatiotemporal context, and more precise in local control. More importantly, we show that VIA can achieve consistent long video editing in minutes, unlocking the potential for advanced video editing tasks over long video sequences.