IMAGEdit: Let Any Subject Transform

📄 arXiv: 2510.01186v1 📥 PDF

作者: Fei Shen, Weihao Xu, Rui Yan, Dong Zhang, Xiangbo Shu, Jinhui Tang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-01

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

IMAGEdit：提出一种免训练框架，实现任意数量视频主体的外观变换。

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

关键词: 视频编辑 多主体编辑 免训练 多模态对齐 掩码驱动生成

📋 核心要点

  1. 现有视频编辑方法难以处理多主体场景，且容易出现掩码边界模糊问题，限制了应用范围。
  2. IMAGEdit利用大型模型生成多模态信息和掩码序列，并结合掩码驱动的视频生成模型，实现主体外观变换。
  3. 在MSVBench基准测试中，IMAGEdit超越了现有方法，验证了其在多主体视频编辑方面的优越性能。

📝 摘要（中文）

本文提出IMAGEdit，一个免训练框架，用于编辑任意数量的视频主体，在保留非目标区域的同时，操纵多个指定主体的外观，无需微调或重新训练。我们通过提示引导的多模态对齐模块和基于先验的掩码重定向模块，提供鲁棒的多模态条件和精确的掩码序列来实现这一点。首先，我们利用大型模型的理解和生成能力，为各种类型的多个主体生成多模态信息和掩码运动序列。然后，将获得的先验掩码序列输入到预训练的掩码驱动视频生成模型中，以合成编辑后的视频。凭借强大的泛化能力，IMAGEdit弥补了提示端多模态条件的不足，克服了任意数量主体的视频中掩码边界的纠缠，从而显著扩展了视频编辑的适用性。更重要的是，IMAGEdit与任何掩码驱动的视频生成模型兼容，从而显著提高了整体性能。在我们新构建的多主体基准MSVBench上的大量实验验证了IMAGEdit始终优于最先进的方法。代码、模型和数据集可在https://github.com/XWH-A/IMAGEdit公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频编辑方法在处理包含多个主体的视频时，面临着主体间掩码边界容易混淆、提示信息不足等问题，导致编辑效果不佳，泛化能力受限。此外，许多方法需要针对特定场景进行微调或重新训练，增加了使用成本。

核心思路：IMAGEdit的核心思路是利用大型模型强大的理解和生成能力，为视频中的多个主体生成鲁棒的多模态信息和精确的掩码序列。然后，将这些信息作为条件输入到预训练的掩码驱动视频生成模型中，从而实现对指定主体的外观变换，同时保持非目标区域不变。

技术框架：IMAGEdit框架主要包含两个模块：提示引导的多模态对齐模块和基于先验的掩码重定向模块。首先，利用大型模型（如CLIP）提取视频中各个主体的多模态特征，并根据用户提供的文本提示进行对齐。然后，基于这些对齐后的特征，生成每个主体的掩码序列。最后，将掩码序列和多模态特征输入到预训练的掩码驱动视频生成模型中，生成编辑后的视频。

关键创新：IMAGEdit的关键创新在于其免训练的设计和对多主体场景的良好支持。通过利用大型模型的先验知识和生成能力，IMAGEdit避免了针对特定场景进行微调或重新训练的需求，从而提高了泛化能力。此外，通过多模态对齐和掩码重定向模块，IMAGEdit能够有效地处理多主体视频中掩码边界的混淆问题。

关键设计：IMAGEdit的关键设计包括：1) 使用CLIP等大型模型提取多模态特征，以提供更丰富的语义信息；2) 设计提示引导的多模态对齐模块，将用户提供的文本提示与视频内容进行对齐；3) 设计基于先验的掩码重定向模块，生成精确的掩码序列；4) 利用预训练的掩码驱动视频生成模型，以提高生成视频的质量和一致性。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

IMAGEdit在自建的多主体视频编辑基准MSVBench上进行了广泛的实验，结果表明，IMAGEdit在多主体视频编辑任务上显著优于现有的最先进方法。具体的性能提升数据未在摘要中给出，属于未知信息。但摘要强调了IMAGEdit的一致性超越。

🎯 应用场景

IMAGEdit具有广泛的应用前景，例如电影特效制作、广告创意设计、虚拟形象定制、教育内容生成等。它可以帮助用户轻松地对视频中的人物或物体进行外观变换，创造出各种有趣和富有创意的视频内容。此外，IMAGEdit的免训练特性也降低了使用门槛，使得更多用户能够参与到视频编辑创作中。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present IMAGEdit, a training-free framework for any number of video subject editing that manipulates the appearances of multiple designated subjects while preserving non-target regions, without finetuning or retraining. We achieve this by providing robust multimodal conditioning and precise mask sequences through a prompt-guided multimodal alignment module and a prior-based mask retargeting module. We first leverage large models' understanding and generation capabilities to produce multimodal information and mask motion sequences for multiple subjects across various types. Then, the obtained prior mask sequences are fed into a pretrained mask-driven video generation model to synthesize the edited video. With strong generalization capability, IMAGEdit remedies insufficient prompt-side multimodal conditioning and overcomes mask boundary entanglement in videos with any number of subjects, thereby significantly expanding the applicability of video editing. More importantly, IMAGEdit is compatible with any mask-driven video generation model, significantly improving overall performance. Extensive experiments on our newly constructed multi-subject benchmark MSVBench verify that IMAGEdit consistently surpasses state-of-the-art methods. Code, models, and datasets are publicly available at https://github.com/XWH-A/IMAGEdit.