StableV2V：中国科技大学推出的开源视频编辑项目

StableV2V简介

StableV2V是中国科技大学推出的开源视频编辑项目，旨在通过稳定的形状一致性来改进视频到视频编辑的质量。该方法通过分解编辑流程，首先编辑视频的第一帧，然后建立一个对齐机制以确保后续帧中传递的运动与用户提示保持一致，最终将编辑内容传播到所有帧。StableV2V在视觉质量、一致性和推理效率方面均展现出优于现有技术的性能，并通过DAVIS-Edit测试基准进行了全面评估。

StableV2V主要功能

1. 视频帧编辑：StableV2V能够根据用户提供的文本描述、指令、参考图像等外部提示，编辑视频的第一帧。
2. 运动模式对齐：通过建立传递运动与用户提示之间的对齐，确保编辑后的视频内容与源视频运动模式一致。
3. 内容传播：将第一帧的编辑内容传播到视频的所有其他帧，实现整个视频的一致性编辑。
4. 性能评估：通过DAVIS-Edit测试基准，全面评估视频编辑的视觉质量、一致性和推理效率。

StableV2V技术原理

1. Prompted First-frame Editor (PFE)：
   • 将外部提示（如文本、图像）转换为第一帧视频的编辑内容。
   • 使用现成的图像编辑器处理文本和图像输入，生成与提示相符的第一帧编辑视频。
2. Iterative Shape Aligner (ISA)：
   • 提取源视频的深度图、光流和分割掩码。
   • 迭代传播平均运动、形状和深度信息，从原始视频帧到编辑帧。
   • 通过模拟光流和深度图，以及形状引导的深度细化网络，确保深度图的精确性。
3. Conditional Image-to-video Generator (CIG)：
   • 利用深度图作为中间载体，传递精确的运动信息。
   • 控制图像到视频的生成过程，以生成最终的编辑视频。
4. DAVIS-Edit测试基准：
   • 构建基于DAVIS数据集的测试基准，包含相似形状和变化形状的场景。
   • 用于评估文本和图像基础的视频编辑方法。
5. 性能优化：
   • 实现了高效的视频编辑流程，与需要视频特定训练的方法相比，StableV2V展现了更快的处理速度。
   • 通过实验验证了StableV2V在处理复杂形状变化和运动模式时的优越性能。

StableV2V应用场景

1. 视频内容创作：允许用户通过文本或草图提示，将想象中的场景转化为视频内容，增加创作灵活性。
2. 视频风格转换：用户可以将一段视频的风格转换为另一种风格，如将普通视频转换为梵高风格的艺术视频。
3. 视频修复与增强：对损坏或低质量的视频进行修复，或增强视频中的细节，提升视觉体验。
4. 视频对象替换：在视频中替换或修改特定对象，例如将视频中的车辆替换为不同类型的车辆。
5. 视频背景修改：更改视频的背景，如将户外场景的背景替换为室内场景，适用于电影和视频制作。
6. 视频编辑教学：作为教育工具，帮助学生和视频编辑初学者学习视频编辑的基本原理和技巧。

StableV2V项目入口

• 项目主页：https://alonzoleeeooo.github.io/StableV2V
• GitHub代码库：https://github.com/AlonzoLeeeooo/StableV2V
• HuggingFace模型：https://huggingface.co/AlonzoLeeeooo/StableV2V
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.11045