DreamColour: Controllable Video Colour Editing without Training
作者: Chaitat Utintu, Pinaki Nath Chowdhury, Aneeshan Sain, Subhadeep Koley, Ayan Kumar Bhunia, Yi-Zhe Song
分类: cs.CV
发布日期: 2024-12-06
备注: Project page available at https://chaitron.github.io/DreamColour-demo
💡 一句话要点
DreamColour：提出一种免训练的可控视频色彩编辑框架，提升编辑质量与效率。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 视频色彩编辑 免训练 空间-时间解耦 运动感知 颜色传播
📋 核心要点
- 现有视频色彩编辑方法要么耗时费力，需要逐帧调整，要么容易产生时间伪影，效果不佳。
- DreamColour通过解耦空间和时间色彩编辑，使用户能够先精确选择关键帧颜色，再自动传播，贴合用户习惯。
- 该方法无需训练或专用硬件，即可达到或超过现有最佳效果，降低了专业视频色彩编辑的门槛。
📝 摘要（中文）
视频色彩编辑是内容创作的关键环节，但现有方法要么需要逐帧手动调整，要么产生不真实的伪影。我们提出了一种实用的、免训练的框架，通过直观的界面实现精确的视频色彩编辑，同时保持专业级的输出质量。核心思想是将色彩编辑的空间和时间方面解耦，从而更好地与用户的自然工作流程对齐——允许用户专注于关键帧中的精确颜色选择，然后自动地在时间上传播更改。我们通过一个新颖的技术框架来实现这一点，该框架结合了：（i）一个简单的点击界面，将基于网格的颜色选择与自动实例分割相结合，以实现精确的空间控制；（ii）利用固有视频运动模式的双向颜色传播；以及（iii）运动感知混合，即使在复杂的物体运动下也能确保平滑过渡。通过对各种场景的广泛评估，我们证明了我们的方法在匹配或超过最先进方法的同时，消除了对训练或专用硬件的需求，使每个人都可以进行专业质量的视频色彩编辑。
🔬 方法详解
问题定义：视频色彩编辑是内容创作的重要组成部分，但现有方法存在局限性。传统方法需要手动逐帧调整颜色，耗时且容易出错。基于学习的方法虽然可以自动化色彩编辑，但通常需要大量的训练数据，并且容易产生时间上的不一致性，导致视频出现闪烁等伪影。因此，如何在保证编辑质量的同时，提高效率，降低对专业知识和硬件的要求，是本论文要解决的核心问题。
核心思路：DreamColour的核心思路是将视频色彩编辑的空间和时间维度解耦。用户首先在关键帧中进行精确的颜色选择（空间维度），然后系统自动将这些颜色变化传播到其他帧（时间维度）。这种解耦使得用户可以专注于关键帧的颜色调整，而无需手动处理每一帧，从而大大提高了编辑效率。同时，通过运动感知的颜色传播和混合，可以减少时间上的不一致性，保证视频的流畅性。
技术框架：DreamColour的技术框架主要包含三个模块：(1) 精确的空间颜色控制：用户通过一个简单的点击界面，结合网格颜色选择和自动实例分割，在关键帧中精确地选择和调整颜色。(2) 双向颜色传播：利用视频中固有的运动模式，将关键帧中的颜色变化双向传播到其他帧。这种双向传播可以更好地处理遮挡和运动模糊等问题。(3) 运动感知混合：通过分析视频中的运动信息，对传播的颜色变化进行混合，从而保证视频在时间上的平滑过渡，减少伪影。
关键创新：DreamColour最重要的技术创新在于其免训练的设计和空间-时间解耦的编辑方式。与需要大量训练数据的基于学习的方法不同，DreamColour无需任何训练，即可实现高质量的视频色彩编辑。空间-时间解耦使得用户可以专注于关键帧的颜色调整，而无需手动处理每一帧，大大提高了编辑效率。此外，运动感知的颜色传播和混合也有效地减少了时间上的不一致性。
关键设计：在空间颜色控制方面，论文采用了一种结合网格颜色选择和自动实例分割的界面。用户可以通过点击网格中的颜色来选择目标颜色，并通过实例分割来精确地控制颜色变化的应用范围。在双向颜色传播方面，论文利用光流估计来跟踪视频中的运动，并将颜色变化沿着运动轨迹进行传播。在运动感知混合方面，论文采用了一种加权平均的方法，根据运动的幅度来调整颜色变化的权重，从而保证视频的平滑过渡。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DreamColour在各种场景下进行了广泛的评估，实验结果表明，该方法在色彩编辑质量上可以匹配甚至超过现有的最先进方法，同时无需任何训练或专用硬件。这使得专业质量的视频色彩编辑变得更加容易获得，极大地降低了使用门槛。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细的展示。
🎯 应用场景
DreamColour具有广泛的应用前景，可应用于电影制作、广告设计、短视频编辑、游戏开发等领域。它降低了专业视频色彩编辑的门槛，使得普通用户也能轻松制作出高质量的视频内容。未来，该技术有望与AI技术结合，实现更智能化的视频色彩编辑，例如自动根据场景内容调整颜色，或者根据用户的偏好生成个性化的色彩风格。
📄 摘要（原文）
Video colour editing is a crucial task for content creation, yet existing solutions either require painstaking frame-by-frame manipulation or produce unrealistic results with temporal artefacts. We present a practical, training-free framework that makes precise video colour editing accessible through an intuitive interface while maintaining professional-quality output. Our key insight is that by decoupling spatial and temporal aspects of colour editing, we can better align with users' natural workflow -- allowing them to focus on precise colour selection in key frames before automatically propagating changes across time. We achieve this through a novel technical framework that combines: (i) a simple point-and-click interface merging grid-based colour selection with automatic instance segmentation for precise spatial control, (ii) bidirectional colour propagation that leverages inherent video motion patterns, and (iii) motion-aware blending that ensures smooth transitions even with complex object movements. Through extensive evaluation on diverse scenarios, we demonstrate that our approach matches or exceeds state-of-the-art methods while eliminating the need for training or specialized hardware, making professional-quality video colour editing accessible to everyone.