DynVFX：通过文本指令将动态内容无缝整合到真实视频中

DynVFX简介

DynVFX是一种创新的视频编辑技术，能够根据简单的用户文本指令将动态内容无缝整合到真实视频中。它利用预训练的文本到视频扩散模型和视觉语言模型，通过操纵注意力机制中的特征，实现新内容的精确定位和自然融合。该方法无需额外训练或微调，能够自动处理复杂的场景动态，包括相机运动和物体交互。DynVFX通过迭代更新编辑残差，进一步优化新内容与原始视频的融合效果，确保生成的视频在视觉上自然且真实。与现有方法相比，DynVFX在保持原始场景保真度的同时，更好地引入了新内容，为视频创作带来了全新的可能性，尤其适合需要快速实现创意的视频编辑场景。

DynVFX主要功能

1. 动态内容添加：根据用户提供的简单文本指令，将动态对象或复杂场景效果无缝整合到真实视频中。
2. 自动化处理：无需用户提供复杂的参考资料，如VFX资产或掩码，完全自动化地实现视频编辑。
3. 高保真度：在保持原始视频内容和视觉质量的前提下，添加的新内容能够自然地与原始场景融合。
4. 多场景适用：适用于各种复杂场景，包括相机运动、物体交互等，能够处理多种动态效果和对象。

DynVFX技术原理

1. 预训练模型利用：
   • 文本到视频扩散模型（Text-to-Video Diffusion Model）：使用预训练的CogVideoX模型，通过扩散模型生成新的视频内容。
   • 视觉语言模型（Vision Language Model, VLM）：使用GPT-4o模型，根据用户指令生成详细的场景描述和编辑提示。
2. 注意力机制操纵：
   • 锚点扩展注意力（Anchor Extended Attention）：通过提取原始视频的时空键值对，在采样过程中扩展注意力机制，实现新内容的精确定位。
   • 选择性注意力（Selective Attention）：在特定区域应用扩展注意力，确保新内容在关键区域的自然融合。
3. 迭代更新：
   • 编辑残差估计：通过迭代更新编辑残差，逐步细化生成内容与原始视频的对齐，确保新内容的高保真度和自然融合。
   • 多次采样：在每次迭代中逐步减少噪声水平，优化新内容与原始场景的融合效果。
4. 自动化评估：
   • VLM基础评估指标：使用视觉语言模型自动评估编辑效果，考虑多个因素，包括原始内容保留、新内容融合、整体视觉质量和与编辑提示的一致性。

DynVFX应用场景

1. 影视制作：在电影或电视剧中快速添加特效，如幻想生物、自然灾难或科幻元素，节省传统特效制作的时间和成本。
2. 广告创意：为广告视频添加创意元素，如虚拟产品展示、奇幻场景或动态背景，增强视觉吸引力。
3. 视频游戏开发：快速生成游戏过场动画中的特效，如魔法效果、怪物入侵或环境变化，提升游戏的沉浸感。
4. 教育视频：在科普视频中添加动态元素，如历史重现、科学现象模拟或虚拟实验，使内容更加生动有趣。
5. 社交媒体内容创作：为短视频或直播添加趣味效果，如宠物特效、节日装饰或奇幻场景，增加互动性和趣味性。
6. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在VR或AR视频中实时添加动态对象或场景效果，提升用户的沉浸体验。

DynVFX项目入口

• 项目官网：https://dynvfx.github.io/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.03621