MLV-Edit: Towards Consistent and Highly Efficient Editing for Minute-Level Videos

📄 arXiv: 2602.02123v1 📥 PDF

作者: Yangyi Cao, Yuanhang Li, Lan Chen, Qi Mao

分类: cs.CV

发布日期: 2026-02-02

💡 一句话要点

MLV-Edit：面向分钟级视频的一致且高效的编辑框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 长视频编辑 时间一致性 光流估计 分段处理 视频处理 注意力机制 无训练框架

📋 核心要点

  1. 现有视频编辑技术难以处理长视频，主要挑战在于计算量巨大和全局时间一致性难以保证。
  2. MLV-Edit采用分段编辑策略，通过速度融合和注意力汇聚两个模块来解决时间一致性问题。
  3. 实验结果表明，MLV-Edit在时间稳定性和语义保真度上优于现有方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出MLV-Edit，一个无需训练、基于光流的框架，旨在解决分钟级视频编辑的独特挑战。现有技术虽然擅长短视频处理，但由于计算开销巨大以及难以维持数千帧的全局时间一致性，无法扩展到长视频。为解决此问题，MLV-Edit采用分而治之的策略进行分段编辑，并包含两个核心模块：速度融合（Velocity Blend）通过对齐相邻片段的光流场来纠正片段边界处的运动不一致性，消除分段视频处理中常见的闪烁和边界伪影；注意力汇聚（Attention Sink）将局部片段特征锚定到全局参考帧，有效抑制累积的结构漂移。大量定量和定性实验表明，MLV-Edit在时间稳定性和语义保真度方面始终优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频编辑方法在处理分钟级长视频时面临两个主要问题：一是计算资源消耗巨大，难以直接应用；二是分段处理容易导致时间不一致性，出现闪烁和结构漂移等问题。这些问题限制了长视频编辑的应用范围和效果。

核心思路：MLV-Edit的核心思路是“分而治之”，将长视频分割成多个片段进行局部编辑，然后通过两个关键模块保证片段之间的时间一致性。这种方法降低了计算复杂度，同时解决了全局一致性问题。

技术框架：MLV-Edit框架主要包含以下几个阶段：1) 视频分割：将长视频分割成多个短片段。2) 局部编辑：对每个片段进行独立的编辑操作。3) 速度融合（Velocity Blend）：通过对齐相邻片段的光流场，消除片段边界处的运动不一致性。4) 注意力汇聚（Attention Sink）：将局部片段特征锚定到全局参考帧，抑制累积的结构漂移。

关键创新：MLV-Edit的关键创新在于速度融合和注意力汇聚两个模块。速度融合模块通过光流对齐，有效解决了分段编辑带来的边界伪影问题。注意力汇聚模块则通过全局参考帧，抑制了长时间编辑过程中出现的结构漂移。这两个模块的结合保证了长视频编辑的时间一致性和语义保真度。

关键设计：速度融合模块的具体实现可能涉及到光流估计、光流场对齐以及像素级别的融合操作。注意力汇聚模块可能采用Transformer结构，将局部特征与全局参考帧进行关联。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，MLV-Edit在时间稳定性和语义保真度方面显著优于现有方法。具体性能数据（例如，时间一致性指标的提升幅度、用户满意度评分等）需要在论文中查找（未知）。该框架为长视频编辑提供了一种有效的解决方案。

🎯 应用场景

MLV-Edit具有广泛的应用前景，例如电影后期制作、视频内容创作、在线教育视频编辑等。它可以帮助用户高效地编辑长视频，提升视频质量和用户体验。未来，该技术有望应用于实时视频编辑、虚拟现实内容创作等领域，推动视频编辑技术的发展。

📄 摘要（原文）

We propose MLV-Edit, a training-free, flow-based framework that address the unique challenges of minute-level video editing. While existing techniques excel in short-form video manipulation, scaling them to long-duration videos remains challenging due to prohibitive computational overhead and the difficulty of maintaining global temporal consistency across thousands of frames. To address this, MLV-Edit employs a divide-and-conquer strategy for segment-wise editing, facilitated by two core modules: Velocity Blend rectifies motion inconsistencies at segment boundaries by aligning the flow fields of adjacent chunks, eliminating flickering and boundary artifacts commonly observed in fragmented video processing; and Attention Sink anchors local segment features to global reference frames, effectively suppressing cumulative structural drift. Extensive quantitative and qualitative experiments demonstrate that MLV-Edit consistently outperforms state-of-the-art methods in terms of temporal stability and semantic fidelity.