Text-Driven Video Style Transfer with State-Space Models: Extending StyleMamba for Temporal Coherence

📄 arXiv: 2503.12291v2 📥 PDF

作者: Chao Li, Minsu Park, Cristina Rossi, Zhuang Li

分类: cs.GR

发布日期: 2025-03-15 (更新: 2025-07-29)

备注: arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to disputed and unverifiable authorship and affiliation

💡 一句话要点

提出基于状态空间模型的视频风格迁移框架StyleMamba，提升时序一致性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频风格迁移 文本驱动 状态空间模型 时序一致性 视频处理 风格化 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有文本驱动的图像风格迁移方法难以直接应用于视频，因为缺乏对时序一致性的有效建模。
  2. 本文提出视频状态空间融合模块和时间掩码方向损失等，以建模帧间依赖，保证风格一致性并处理遮挡。
  3. 实验表明，该方法在DAVIS和UCF101数据集上，在风格一致性、平滑性和计算效率方面均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文扩展了StyleMamba框架，使其能够处理视频序列，从而实现文本驱动的视频风格迁移。StyleMamba最近展示了通过利用状态空间模型(SSMs)和掩码方向损失进行高效的文本驱动图像风格迁移。我们提出了新的时间模块，包括一个视频状态空间融合模块，用于建模帧间依赖关系，以及一个新的时间掩码方向损失，该损失确保风格一致性，同时处理场景变化和部分遮挡。此外，我们引入了一个时间二阶损失，以抑制连续帧之间的突变风格变化。在DAVIS和UCF101上的实验表明，所提出的方法在风格一致性、平滑性和计算效率方面优于同类方法。我们相信，我们的新框架为具有最先进感知结果的实时文本驱动视频风格化铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文本驱动的视频风格迁移问题。现有方法，特别是直接将图像风格迁移方法应用于视频时，往往忽略了视频帧之间的时间依赖性，导致风格在时间上的不一致，出现闪烁等问题。此外，场景变化和部分遮挡也会进一步加剧风格不一致的问题。

核心思路：本文的核心思路是扩展StyleMamba框架，利用状态空间模型（SSMs）强大的时序建模能力，显式地建模视频帧之间的时间依赖关系。通过引入新的时间模块和损失函数，保证风格在时间上的平滑过渡，并对场景变化和遮挡具有鲁棒性。

技术框架：整体框架基于StyleMamba，主要包含以下模块：1) 图像风格迁移模块：使用StyleMamba进行单帧图像的风格迁移。2) 视频状态空间融合模块：用于融合相邻帧的状态信息，建模帧间依赖关系。3) 时间掩码方向损失：用于保证风格一致性，并对场景变化和遮挡具有鲁棒性。4) 时间二阶损失：用于抑制连续帧之间的突变风格变化。

关键创新：本文的关键创新在于：1) 提出了视频状态空间融合模块，能够有效地建模帧间依赖关系，从而保证风格在时间上的平滑过渡。2) 提出了时间掩码方向损失，该损失能够自适应地调整不同区域的风格迁移强度，从而对场景变化和遮挡具有鲁棒性。3) 引入了时间二阶损失，进一步抑制了连续帧之间的突变风格变化。

关键设计：视频状态空间融合模块的具体实现细节未知，但可以推测其利用SSM的循环机制，将前一帧的状态信息融入到当前帧的风格迁移过程中。时间掩码方向损失的设计关键在于如何生成合适的掩码，以区分需要保持风格一致的区域和允许风格变化的区域。时间二阶损失通常采用相邻帧风格化结果的L2距离或感知损失作为惩罚项。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，本文提出的方法在DAVIS和UCF101数据集上，相比于现有方法，在风格一致性、平滑性和计算效率方面均有显著提升。具体性能数据未知，但摘要强调了优于同类方法，表明该方法在视频风格迁移任务上具有竞争力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频编辑、电影制作、游戏开发等领域，实现低成本、高效率的视频风格化。例如，用户可以通过简单的文本描述，将一段普通视频转换为具有特定艺术风格的视频，或者为游戏场景快速生成具有统一风格的素材。未来，该技术有望进一步发展为实时视频风格化应用，例如直播特效等。

📄 摘要（原文）

StyleMamba has recently demonstrated efficient text-driven image style transfer by leveraging state-space models (SSMs) and masked directional losses. In this paper, we extend the StyleMamba framework to handle video sequences. We propose new temporal modules, including a \emph{Video State-Space Fusion Module} to model inter-frame dependencies and a novel \emph{Temporal Masked Directional Loss} that ensures style consistency while addressing scene changes and partial occlusions. Additionally, we introduce a \emph{Temporal Second-Order Loss} to suppress abrupt style variations across consecutive frames. Our experiments on DAVIS and UCF101 show that the proposed approach outperforms competing methods in terms of style consistency, smoothness, and computational efficiency. We believe our new framework paves the way for real-time text-driven video stylization with state-of-the-art perceptual results.