OmniEdit: A Training-free framework for Lip Synchronization and Audio-Visual Editing

📄 arXiv: 2603.09084v1 📥 PDF

作者: Lixiang Lin, Siyuan Jin, Jinshan Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-10

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

OmniEdit：一种免训练的唇形同步和音视频编辑框架

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

关键词: 唇形同步 音视频编辑 免训练学习 多模态学习 FlowEdit 无偏估计

📋 核心要点

  1. 现有唇形同步和音视频编辑方法依赖监督微调，计算开销大且需要大量数据。
  2. OmniEdit通过替换FlowEdit中的编辑序列为目标序列，实现无偏估计，无需训练。
  3. 该框架消除了生成过程中的随机性，实现了平滑稳定的编辑轨迹，实验验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

唇形同步和音视频编辑已成为多模态学习中的基本挑战，支撑着电影制作、虚拟化身和远程呈现等广泛应用。尽管最近取得了进展，但大多数现有的唇形同步和音视频编辑方法都依赖于预训练模型的监督微调，导致大量的计算开销和数据需求。本文提出了一种名为OmniEdit的免训练框架，专为唇形同步和音视频编辑而设计。我们的方法通过将FlowEdit中的编辑序列替换为目标序列，从而重新定义了编辑范式，从而产生对所需输出的无偏估计。此外，通过消除生成过程中的随机元素，我们建立了一个平滑且稳定的编辑轨迹。大量的实验结果验证了所提出框架的有效性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决唇形同步和音视频编辑中对大量训练数据和计算资源的需求问题。现有方法通常依赖于预训练模型的微调，这不仅耗时耗力，而且泛化能力可能受限，难以适应各种场景和说话人。

核心思路：OmniEdit的核心思路是避免直接学习编辑变换，而是通过将目标序列作为参考，直接估计所需的输出。通过这种方式，模型不再需要学习复杂的映射关系，从而摆脱了对大量训练数据的依赖。

技术框架：OmniEdit框架主要基于FlowEdit，但对其进行了关键修改。首先，它将FlowEdit中的编辑序列替换为目标序列，从而实现无偏估计。其次，为了保证编辑过程的平滑性和稳定性，该框架消除了生成过程中的随机性。整体流程包括特征提取、光流估计、图像合成等步骤。

关键创新：OmniEdit最重要的创新在于其免训练的特性。通过将编辑过程转化为一个无偏估计问题，该框架避免了对大量标注数据的需求，从而大大降低了计算成本和部署难度。此外，消除随机性保证了编辑结果的稳定性。

关键设计：OmniEdit的关键设计包括：1) 使用目标序列替换编辑序列，实现无偏估计；2) 消除生成过程中的随机元素，保证编辑轨迹的平滑性；3) 采用光流估计技术，实现唇部区域的精确编辑。具体的参数设置和网络结构细节可能参考FlowEdit的实现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OmniEdit在唇形同步和音视频编辑任务上取得了显著的效果。该框架在不需要任何训练的情况下，能够生成高质量的唇形同步视频，并且编辑过程平滑稳定。具体的性能数据和对比基线信息需要在论文中查找。

🎯 应用场景

OmniEdit具有广泛的应用前景，包括电影制作中的后期配音、虚拟化身中的实时唇形同步、远程呈现中的逼真交互等。该框架的免训练特性使其能够快速部署到各种应用场景中，降低了开发成本，并有望推动音视频编辑技术的普及。

📄 摘要（原文）

Lip synchronization and audio-visual editing have emerged as fundamental challenges in multimodal learning, underpinning a wide range of applications, including film production, virtual avatars, and telepresence. Despite recent progress, most existing methods for lip synchronization and audio-visual editing depend on supervised fine-tuning of pre-trained models, leading to considerable computational overhead and data requirements. In this paper, we present OmniEdit, a training-free framework designed for both lip synchronization and audio-visual editing. Our approach reformulates the editing paradigm by substituting the edit sequence in FlowEdit with the target sequence, yielding an unbiased estimation of the desired output. Moreover, by removing stochastic elements from the generation process, we establish a smooth and stable editing trajectory. Extensive experimental results validate the effectiveness and robustness of the proposed framework. Code is available at https://github.com/l1346792580123/OmniEdit.