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：高质量的指令驱动视频编辑框架，实现灵活可控的视频编辑
🎯 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
📋 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，难以满足复杂编辑需求。
- EasyV2V利用预训练文本到视频模型，通过简单序列连接和LoRA微调，实现指令驱动的视频编辑。
- 实验表明，EasyV2V在视频编辑任务上取得了SOTA结果，超越了现有商业系统。
📝 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指令驱动视频编辑框架EasyV2V。在数据方面，我们利用具有快速逆变换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到视频，利用共享仿射运动生成伪视频对，挖掘密集字幕片段以构建视频对，并添加过渡监督来学习编辑的展开方式。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。简单的序列连接与轻量级的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适用于灵活的输入，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、实现精确时空控制以及泛化到不同编辑指令方面存在挑战。用户难以灵活地对视频进行编辑，并且编辑结果的质量难以保证。
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具备的潜在编辑能力，通过简单而有效的微调策略，使其能够根据指令对视频进行编辑。通过精心设计的数据集和控制机制，提升编辑结果的质量和可控性。
技术框架：EasyV2V框架主要包括数据构建和模型训练两个阶段。数据构建阶段，利用多种策略生成高质量的视频编辑对，包括利用现有专家模型、单帧监督、伪视频对和密集字幕片段等。模型训练阶段，采用简单的序列连接方式将视频和文本指令输入到预训练的文本到视频模型中，并使用LoRA进行轻量级微调。
关键创新：EasyV2V的关键创新在于其简单而有效的框架设计，充分利用了预训练模型的潜力，避免了复杂的网络结构和训练策略。此外，统一的掩码机制实现了对视频时空信息的精确控制，支持多种输入形式，提高了编辑的灵活性。
关键设计：在数据构建方面，采用了多种数据增强策略，以提高模型的泛化能力。在模型训练方面，使用了LoRA进行轻量级微调，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，并支持可选的参考图像，以提高编辑的灵活性和可控性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EasyV2V在指令驱动的视频编辑任务上取得了显著的性能提升，超越了现有的商业系统。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，并生成高质量的编辑结果。实验结果表明，EasyV2V具有很强的泛化能力和可控性。
🎯 应用场景
EasyV2V具有广泛的应用前景，可用于电影制作、广告设计、社交媒体内容创作等领域。用户可以通过简单的文本指令和掩码操作，轻松地对视频进行编辑，例如改变视频场景、替换人物服装、添加特效等。该研究有望降低视频编辑的门槛，提高视频创作的效率和质量。
📄 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/