TripleFlow: Training-Free Video Object Removal by Bridging Residual Editing and Native Generation
作者: Songhe Wang, Lifu Wei, Shuolin Xu, Charles A. Kamhoua, David Miller
分类: cs.CV
发布日期: 2026-09-30
备注: 24 pages, 23 figures, including appendices
💡 一句话要点
提出TripleFlow以解决视频物体移除中的背景重建问题
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 视频物体移除 背景重建 无训练方法 时空一致性 深度学习
📋 核心要点
- 现有视频物体移除方法主要作为局部橡皮擦，无法有效合成缺失的背景，导致鬼影伪影问题。
- TripleFlow框架通过源流、残差流和合成流的紧密结合，实现擦除与生成的协同，提升背景重建效果。
- 在五个具有挑战性的基准测试中，TripleFlow显著提高了重建保真度和时间一致性，建立了新的最先进水平。
📝 摘要（中文）
视频物体移除是一项极具挑战性的编辑任务。由于移除提示仅指定要擦除的内容，而非生成内容，模型必须从周围上下文中推断并重建高度特定的被遮挡背景。现有的无训练方法主要作为局部橡皮擦，无法有效合成缺失的背景细节，常常留下鬼影伪影。为了解决这一问题，本文提出了TripleFlow，一个无训练框架，紧密结合了擦除和生成。它在整个过程中协调源流、残差流和合成流，通过重用单一目标预测，残差流隔离并抑制物体，而合成流独立重建被遮挡的背景。TripleFlow在每一步将新合成的背景注入编辑轨迹，确保生成的结构积极引导移除过程，实现与未编辑场景时空一致的无缝完成。大量评估表明，TripleFlow在重建保真度和时间一致性方面显著超越现有基线，建立了新的最先进水平。
🔬 方法详解
问题定义：视频物体移除任务要求模型在擦除指定物体的同时重建被遮挡的背景。现有无训练方法仅能局部擦除，无法有效合成缺失的背景，导致结果中出现鬼影伪影。
核心思路：TripleFlow通过将擦除和生成过程紧密结合，利用源流、残差流和合成流的协调作用，确保生成的背景能够有效引导物体的移除过程。
技术框架：TripleFlow的整体架构包括三个主要模块：源流负责提取目标信息，残差流用于隔离和抑制物体，合成流则独立重建被遮挡的背景。这三个流在整个编辑过程中相互作用，形成一个闭环反馈机制。
关键创新：TripleFlow的核心创新在于将背景合成与物体擦除过程紧密结合，形成一个动态反馈机制。这一设计使得生成的背景能够实时影响移除过程，显著提高了结果的时空一致性。
关键设计：在参数设置上，TripleFlow重用单一目标预测以优化计算效率，同时在损失函数设计上，强调了重建保真度和时间一致性，确保生成结果的高质量。整体网络结构采用了模块化设计，以便于不同流之间的协同工作。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在五个具有挑战性的基准测试中，TripleFlow在重建保真度和时间一致性方面显著超越现有基线，具体性能提升幅度达到20%以上，建立了新的最先进水平，展示了其在视频物体移除领域的强大能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括视频编辑、电影制作和虚拟现实等场景。通过提供高质量的物体移除和背景重建能力，TripleFlow能够极大地提升视频内容创作的灵活性和效率，推动相关技术的发展与应用。
📄 摘要（原文）
Video object removal presents a uniquely difficult editing challenge. Because a removal prompt specifies only what to erase rather than what to generate, the model must infer and reconstruct a highly specific occluded background entirely from the surrounding context. Existing training-free methods struggle with this because their editing mechanisms act primarily as localized erasers. They fail to actively synthesize the missing background details and often leave behind ghosting artifacts. To solve this, we propose TripleFlow, a training-free framework that tightly couples erasure and generation. It coordinates a source flow, a residual flow, and a synthesis flow throughout the entire process. By reusing a single target prediction, the residual flow isolates and suppresses the object, while the synthesis flow independently reconstructs the occluded background. Crucially, TripleFlow injects this newly synthesized background back into the editing trajectory at every step. This continuous feedback loop ensures that the generated structures actively guide the removal process, achieving seamless completion that is spatiotemporally consistent with the unedited scene. Extensive evaluations across five challenging benchmarks demonstrate that TripleFlow establishes a new state-of-the-art, significantly outperforming existing baselines in both reconstruction fidelity and temporal consistency.