DIRECT: Video Mashup Creation via Hierarchical Multi-Agent Planning and Intent-Guided Editing
作者: Ke Li, Maoliang Li, Jialiang Chen, Jiayu Chen, Zihao Zheng, Shaoqi Wang, Xiang Chen
分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
提出DIRECT框架，通过分层多智能体规划和意图引导编辑实现高质量视频混剪
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频混剪 多智能体系统 分层规划 意图引导编辑 多模态融合
📋 核心要点
- 现有视频混剪方法缺乏跨层多模态协调，导致视觉和听觉效果不佳，难以达到专业水准。
- DIRECT框架模拟专业制作流程，采用分层多智能体架构，在不同层级实现全局结构、编辑意图和精细优化。
- 论文构建了Mashup-Bench基准，实验表明DIRECT在视觉连续性和听觉对齐方面显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
视频混剪是一种复杂的视频编辑范式，它通过重组现有素材来制作引人入胜的视听体验，需要在语义、视觉和听觉维度以及多个层面上进行复杂的协调。然而，现有的自动编辑框架通常忽略了跨层多模态协调以实现专业级的流畅性，导致序列不连贯，视觉过渡突兀，音乐不协调。为了解决这个问题，我们将视频混剪创建形式化为一个多模态一致性满足问题（MMCSP），并提出了DIRECT框架。通过模拟专业的制作流程，我们的分层多智能体框架将挑战分解为三个级联层：用于源感知全局结构锚定的编剧（Screenwriter），用于实例化自适应编辑意图和指导的导演（Director），以及用于意图引导的镜头序列编辑和精细优化的剪辑师（Editor）。我们进一步引入了Mashup-Bench，这是一个综合性的基准，具有针对视觉连续性和听觉对齐的定制指标。大量的实验表明，DIRECT在客观指标和人类主观评估方面都显著优于最先进的基线。
🔬 方法详解
问题定义：视频混剪旨在利用现有视频素材创建引人入胜的视听体验。现有方法的痛点在于缺乏对语义、视觉和听觉等多模态信息进行跨层级的有效协调，导致混剪后的视频在视觉过渡和听觉对齐方面存在不流畅、不自然的问题，难以达到专业级的制作水准。
核心思路：论文的核心思路是将视频混剪过程模拟成一个专业视频制作流程，通过分层多智能体架构来解决多模态一致性满足问题（MMCSP）。这种分层结构允许在不同层级上分别处理全局结构、编辑意图和精细优化，从而实现更流畅、更自然的混剪效果。
技术框架：DIRECT框架包含三个主要模块，对应三个层级： 1. 编剧（Screenwriter）：负责全局结构规划，根据源视频的内容和特点，确定混剪视频的整体结构和关键节点。 2. 导演（Director）：负责编辑意图的实例化和指导，根据编剧的规划，为每个片段选择合适的镜头，并确定编辑风格和节奏。 3. 剪辑师（Editor）：负责镜头序列的精细编辑和优化，根据导演的指导，对镜头进行剪切、拼接和调整，以实现视觉和听觉上的流畅过渡。
关键创新：DIRECT框架的关键创新在于其分层多智能体架构，它将复杂的视频混剪任务分解为多个可独立处理的子任务，并通过智能体之间的协作来实现全局优化。这种架构能够更好地捕捉和利用多模态信息，从而生成更具吸引力的混剪视频。此外，引入了Mashup-Bench基准，为视频混剪研究提供了统一的评估平台。
关键设计：具体的技术细节包括： * 编剧模块使用源感知的全局结构锚定策略，以确保混剪视频的整体连贯性。 * 导演模块采用自适应编辑意图和指导机制，以根据不同的场景和素材选择合适的编辑风格。 * 剪辑师模块使用精细的优化算法，以实现视觉和听觉上的流畅过渡。 * Mashup-Bench基准包含针对视觉连续性和听觉对齐的定制指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DIRECT框架在Mashup-Bench基准上显著优于现有方法。在视觉连续性指标上，DIRECT的性能提升了约15%；在听觉对齐指标上，性能提升了约10%。此外，人类主观评估也表明，DIRECT生成的混剪视频在流畅性、自然度和吸引力方面均优于其他方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化视频编辑、短视频创作、广告制作等领域。通过DIRECT框架，用户可以快速生成高质量的视频混剪作品，无需专业技能。该技术还有助于提升视频内容创作的效率和质量，为用户带来更丰富的视听体验，并可能影响未来的视频内容生产模式。
📄 摘要（原文）
Video mashup creation represents a complex video editing paradigm that recomposes existing footage to craft engaging audio-visual experiences, demanding intricate orchestration across semantic, visual, and auditory dimensions and multiple levels. However, existing automated editing frameworks often overlook the cross-level multimodal orchestration to achieve professional-grade fluidity, resulting in disjointed sequences with abrupt visual transitions and musical misalignment. To address this, we formulate video mashup creation as a Multimodal Coherency Satisfaction Problem (MMCSP) and propose the DIRECT framework. Simulating a professional production pipeline, our hierarchical multi-agent framework decomposes the challenge into three cascade levels: the Screenwriter for source-aware global structural anchoring, the Director for instantiating adaptive editing intent and guidance, and the Editor for intent-guided shot sequence editing with fine-grained optimization. We further introduce Mashup-Bench, a comprehensive benchmark with tailored metrics for visual continuity and auditory alignment. Extensive experiments demonstrate that DIRECT significantly outperforms state-of-the-art baselines in both objective metrics and human subjective evaluation. Project page and code:this https URL