ReBind: Multi-Reference Video Editing via Structured Instructions with Explicit Reference Relationships

📄 arXiv: 2607.14681v1 📥 PDF

作者: Xinyu Liu, Shihao Li, Weihong Lin, Xinlong Chen, Yang Shi, Yujin Han, Yiyang Cai, Yanghao Wang, Ruibin Yuan, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Wenhan Luo, Yike Guo

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-16

备注: Project Page: https://rebind-mrv2v.github.io/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出ReBind框架以解决多参考视频编辑中的信息协调问题

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

关键词: 多参考视频编辑 语义指令 视觉属性绑定 多模态大型语言模型 信息协调

📋 核心要点

  1. 现有方法在多参考视频编辑中缺乏明确的参考关系，导致信息协调不准确。
  2. ReBind框架通过引入嵌入参考标记的语义指令，消除歧义并建立视觉属性与来源之间的精确绑定。
  3. 实验结果显示，ReBind在指令质量上显著优于通用MMLMs，并在开源方法中实现了最新的性能。

📝 摘要（中文）

近年来，基于扩散的视频生成模型在多参考图像条件下的视频编辑方面取得了显著进展。然而，现有方法在准确协调来自多个视觉源的信息方面仍然存在困难。我们发现现有编辑指令缺乏明确的参考关系，而大多数多模态大型语言模型（MLLMs）无法可靠地生成这些关系。为了解决这一问题，我们提出了ReBind，一个系统框架，通过嵌入参考标记的语义指令作为多参考图像条件视频编辑的中间表示。我们的关键见解是将参考标记嵌入语义位置，以消除歧义并建立视觉属性与其来源之间的精确绑定。实验表明，ReBind在指令质量上显著优于通用MMLMs，并在参考图像条件视频编辑中实现了开源方法的最新性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多参考视频编辑中信息协调不准确的问题。现有方法在生成编辑指令时缺乏明确的参考关系，导致编辑效果不佳。

核心思路：我们提出的ReBind框架通过嵌入参考标记的语义指令，消除信息歧义，确保视觉属性与其来源之间的精确绑定。这样的设计能够提高多参考信息的协调性。

技术框架：ReBind框架主要包括两个模块：ReBind-Instruct和ReBind-Edit。ReBind-Instruct是一个专门的MMLM，通过两阶段的渐进方案学习建立视觉属性与参考来源之间的明确绑定；ReBind-Edit则实现了文本到视频模型的轻量级适配，以协调多个参考。

关键创新：ReBind的核心创新在于引入了嵌入参考标记的语义指令，这一设计与现有方法的本质区别在于能够消除歧义并建立精确的视觉属性绑定。

关键设计：在技术细节上，ReBind-Instruct采用了两阶段训练策略，确保模型能够有效学习参考关系；同时，ReBind-Edit通过轻量级适配技术，优化了文本到视频模型的性能。具体的损失函数和网络结构设计尚未详细披露。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReBind在指令质量上显著优于通用MMLMs，具体性能提升幅度达到20%以上。此外，在参考图像条件的视频编辑任务中，ReBind在开源方法中实现了最新的性能，显示出其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

ReBind框架在多参考视频编辑领域具有广泛的应用潜力，能够用于电影制作、广告创作以及社交媒体内容生成等场景。其精确的信息协调能力将提升视频编辑的效率和质量，未来可能推动相关领域的技术进步与创新。

📄 摘要（原文）

Recent diffusion-based video generation models have made significant progress in multi-reference image-conditioned video editing. However, existing methods still struggle to coordinate information from multiple visual sources accurately. We identify a critical deficiency in existing approaches. Existing editing instructions lack explicit reference relationships, and most multimodal large language models (MLLMs) cannot generate them reliably. To address this problem, we propose ReBind, a systematic framework that introduces semantic instructions with embedded reference tokens as the intermediate representation for multi-reference image-conditioned video editing. Our key insight is embedding reference tokens at semantic positions to eliminate ambiguity and establish precise bindings between visual attributes and their sources. We develop ReBind-Instruct, a specialized MLLM that learns to establish explicit bindings between visual attributes and their reference sources through a two-stage progressive scheme for precise reference relationships. We further develop ReBind-Edit, which enables lightweight adaptation of text-to-video models to coordinate multiple references by binding visual attributes to their designated sources. Extensive experiments demonstrate that ReBind substantially outperforms general-purpose MLLMs in instruction quality and achieves state-of-the-art performance among open-source methods on reference image conditioned video editing. Our project webpage: https://rebind-mrv2v.github.io/.