EasyV2V: A High-quality Instruction-based Video Editing Framework
作者: Jinjie Mai, Chaoyang Wang, Guocheng Gordon Qian, Willi Menapace, Sergey Tulyakov, Bernard Ghanem, Peter Wonka, Ashkan Mirzaei
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-12-18
备注: Project page: https://snap-research.github.io/easyv2v/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
EasyV2V：高质量的基于指令的视频编辑框架，实现超越现有商业系统的性能。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 视频编辑 指令驱动 文本到视频 预训练模型 LoRA微调 时空控制 数据增强
📋 核心要点
- 现有视频编辑方法在一致性、控制性和泛化性方面存在不足，难以满足高质量编辑需求。
- EasyV2V框架利用预训练文本到视频模型的编辑能力，通过简单序列连接和LoRA微调实现高效训练。
- 该方法通过统一的掩码机制实现时空控制，并支持多种输入形式，显著提升了视频编辑效果。
📝 摘要（中文）
视频编辑相较于图像编辑发展缓慢，面临着一致性、控制性和泛化性方面的挑战。本文研究了数据、架构和控制的设计空间，并提出了一个简单有效的基于指令的视频编辑框架EasyV2V。在数据方面，我们利用具有快速逆向功能的现有专家模型构建多样化的视频对，通过单帧监督将图像编辑对提升为视频，使用共享仿射运动的伪视频对，挖掘密集字幕片段以生成视频对，并添加过渡监督来学习编辑如何展开。在模型方面，我们观察到预训练的文本到视频模型具有编辑能力，从而简化了设计。简单的序列连接和轻量级的LoRA微调足以训练出一个强大的模型。在控制方面，我们通过单一的掩码机制统一了时空控制，并支持可选的参考图像。总体而言，EasyV2V可以处理灵活的输入，例如视频+文本、视频+掩码+文本、视频+掩码+参考+文本，并实现了最先进的视频编辑效果，超越了现有的商业系统。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频编辑方法在保持视频内容一致性、精确控制编辑过程以及实现良好的泛化能力方面存在挑战。商业系统和现有方法难以灵活处理多种输入形式，并且编辑质量有待提高。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练的文本到视频模型所蕴含的编辑能力，通过简单而有效的微调策略，使其能够根据指令进行高质量的视频编辑。通过精心设计的数据增强策略和统一的控制机制，提升模型在各种输入条件下的编辑效果。
技术框架：EasyV2V框架主要包含数据准备、模型训练和控制三个部分。数据准备阶段，通过多种方式构建高质量的视频编辑对，包括利用图像编辑对、伪视频对、密集字幕片段等。模型训练阶段，采用预训练的文本到视频模型，并使用序列连接和LoRA微调进行训练。控制阶段，通过统一的掩码机制实现时空控制，并支持可选的参考图像输入。
关键创新：该方法最重要的创新点在于发现了预训练文本到视频模型的潜在编辑能力，并提出了一种简单有效的微调策略，使其能够根据指令进行高质量的视频编辑。此外，统一的掩码控制机制和多样化的数据增强策略也为提升编辑效果做出了重要贡献。
关键设计：在数据增强方面，论文采用了多种策略，包括利用具有快速逆向功能的专家模型、单帧监督、共享仿射运动等。在模型训练方面，采用了轻量级的LoRA微调，以避免过拟合。在控制方面，使用单一的掩码机制统一了时空控制，简化了控制流程。
📊 实验亮点
EasyV2V在视频编辑任务上取得了state-of-the-art的结果，超越了现有的商业系统和同期的研究工作。该方法能够处理多种输入形式，例如视频+文本、视频+掩码+文本、视频+掩码+参考+文本，并且在编辑质量和效率方面都表现出色。项目主页提供了详细的实验结果和可视化展示。
🎯 应用场景
EasyV2V框架可广泛应用于电影制作、广告设计、社交媒体内容创作等领域。它能够帮助用户快速、高效地根据指令编辑视频，实现各种创意效果，降低视频编辑的门槛，提升内容创作效率。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更个性化的视频编辑。
📄 摘要（原文）
While image editing has advanced rapidly, video editing remains less explored, facing challenges in consistency, control, and generalization. We study the design space of data, architecture, and control, and introduce \emph{EasyV2V}, a simple and effective framework for instruction-based video editing. On the data side, we compose existing experts with fast inverses to build diverse video pairs, lift image edit pairs into videos via single-frame supervision and pseudo pairs with shared affine motion, mine dense-captioned clips for video pairs, and add transition supervision to teach how edits unfold. On the model side, we observe that pretrained text-to-video models possess editing capability, motivating a simplified design. Simple sequence concatenation for conditioning with light LoRA fine-tuning suffices to train a strong model. For control, we unify spatiotemporal control via a single mask mechanism and support optional reference images. Overall, EasyV2V works with flexible inputs, e.g., video+text, video+mask+text, video+mask+reference+text, and achieves state-of-the-art video editing results, surpassing concurrent and commercial systems. Project page: https://snap-research.github.io/easyv2v/