DAPE: Dual-Stage Parameter-Efficient Fine-Tuning for Consistent Video Editing with Diffusion Models

📄 arXiv: 2505.07057v1 📥 PDF

作者: Junhao Xia, Chaoyang Zhang, Yecheng Zhang, Chengyang Zhou, Zhichang Wang, Bochun Liu, Dongshuo Yin

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-11

💡 一句话要点

DAPE：双阶段参数高效微调框架，用于扩散模型视频一致性编辑

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频编辑 扩散模型 参数高效微调 时间一致性 视觉质量 Norm-Tuning Vision Adapter 视频生成

📋 核心要点

  1. 现有视频编辑方法在计算成本和性能之间存在权衡，训练方法成本高，免训练方法效果差。
  2. DAPE采用双阶段参数高效微调，第一阶段提升时间一致性，第二阶段优化视觉质量。
  3. 论文构建了包含232个视频的大型编辑数据集，实验证明DAPE在多个数据集上优于现有方法。

📝 摘要（中文）

基于扩散模型的视频生成是一项具有挑战性的多模态任务，而视频编辑是该领域的一个关键方向。现有的视频编辑方法主要分为两类：需要训练的方法和无需训练的方法。虽然基于训练的方法计算成本高昂，但无需训练的替代方案通常会产生次优的性能。为了解决这些限制，我们提出了DAPE，一个高质量且经济高效的双阶段参数高效微调（PEFT）框架，用于视频编辑。在第一阶段，我们设计了一种高效的范数调整方法，以增强生成视频中的时间一致性。第二阶段引入了一个视觉友好的适配器，以提高视觉质量。此外，我们还发现了现有基准测试中的关键缺陷，包括类别多样性有限、对象分布不平衡以及帧数不一致。为了缓解这些问题，我们策划了一个大型数据集基准，包含232个视频，具有丰富的注释和6个编辑提示，从而能够对高级方法进行客观而全面的评估。在现有数据集（BalanceCC、LOVEU-TGVE、RAVE）和我们提出的基准上的大量实验表明，DAPE显着提高了时间连贯性和文本-视频对齐，同时优于以前最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于扩散模型的视频编辑方法，要么需要大量的计算资源进行训练，要么在不进行训练的情况下效果不佳，尤其是在时间一致性和视觉质量方面存在不足。现有基准测试也存在类别多样性不足、对象分布不平衡等问题，难以全面评估算法性能。

核心思路：DAPE的核心思路是通过参数高效微调（PEFT）的方式，在预训练的扩散模型基础上进行优化，从而在计算资源有限的情况下，提升视频编辑的质量和一致性。采用双阶段策略，分别针对时间一致性和视觉质量进行优化，解耦了优化目标，使得训练更加高效。

技术框架：DAPE框架包含两个主要阶段：1) 时间一致性优化阶段：采用Norm-Tuning方法，调整扩散模型中的归一化层参数，以增强视频帧之间的时间连贯性。2) 视觉质量优化阶段：引入Vision-Friendly Adapter，通过额外的可训练参数来提升生成视频的视觉质量。整个流程是在预训练的扩散模型基础上进行的，只微调少量参数。

关键创新：DAPE的关键创新在于双阶段参数高效微调策略，以及针对时间一致性和视觉质量分别设计的优化方法。Norm-Tuning方法能够有效地提升时间一致性，而Vision-Friendly Adapter则能够提升视觉质量，两者结合实现了高质量的视频编辑。此外，论文还构建了一个新的视频编辑数据集，解决了现有数据集的不足。

关键设计：在时间一致性优化阶段，采用了Norm-Tuning方法，具体来说是对扩散模型中的Adaptive Layer Normalization (AdaLN) 层的scale和shift参数进行微调。在视觉质量优化阶段，使用了Vision-Friendly Adapter，该Adapter由几个卷积层组成，并插入到扩散模型的UNet结构中。损失函数方面，可能使用了重建损失、对抗损失等，具体细节论文中可能有所描述（未知）。参数高效性体现在只微调Norm-Tuning的参数和Adapter的参数，而冻结预训练扩散模型的大部分参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DAPE在BalanceCC、LOVEU-TGVE和RAVE等现有数据集以及论文提出的新数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明，DAPE在时间连贯性和文本-视频对齐方面均优于现有的SOTA方法。具体的性能提升数据（例如FID分数、CLIP分数等）需要在论文中查找（未知），但总体而言，DAPE在多个指标上都取得了显著的提升。

🎯 应用场景

DAPE具有广泛的应用前景，例如视频内容创作、电影特效制作、虚拟现实内容生成等。该方法可以用于快速生成高质量的编辑视频，降低视频制作的成本和门槛。未来，DAPE可以进一步扩展到更复杂的视频编辑任务，例如风格迁移、内容替换等，为视频创作带来更多可能性。

📄 摘要（原文）

Video generation based on diffusion models presents a challenging multimodal task, with video editing emerging as a pivotal direction in this field. Recent video editing approaches primarily fall into two categories: training-required and training-free methods. While training-based methods incur high computational costs, training-free alternatives often yield suboptimal performance. To address these limitations, we propose DAPE, a high-quality yet cost-effective two-stage parameter-efficient fine-tuning (PEFT) framework for video editing. In the first stage, we design an efficient norm-tuning method to enhance temporal consistency in generated videos. The second stage introduces a vision-friendly adapter to improve visual quality. Additionally, we identify critical shortcomings in existing benchmarks, including limited category diversity, imbalanced object distribution, and inconsistent frame counts. To mitigate these issues, we curate a large dataset benchmark comprising 232 videos with rich annotations and 6 editing prompts, enabling objective and comprehensive evaluation of advanced methods. Extensive experiments on existing datasets (BalanceCC, LOVEU-TGVE, RAVE) and our proposed benchmark demonstrate that DAPE significantly improves temporal coherence and text-video alignment while outperforming previous state-of-the-art approaches.