VideoGrain：悉尼科技大学等推出的视频编辑框架

VideoGrain简介

VideoGrain是由悉尼科技大学ReLER实验室和浙江大学ReLER实验室联合开发的一种创新的多粒度视频编辑框架。该技术通过调节时空注意力机制，实现了类别级、实例级和部件级的精细视频编辑。开发团队提出了一种名为“时空布局引导注意力（ST-Layout Attn）”的框架，通过增强文本到区域的控制和保持特征分离，解决了传统扩散模型在多粒度编辑中的语义对齐和特征耦合问题。VideoGrain无需额外参数调整，即可在多种基准测试和现实场景中实现高质量的视频编辑，展现了卓越的性能和效率。

VideoGrain主要功能

1. 多粒度视频编辑：
   • 支持类别级编辑，例如将视频中的所有“人”替换为“蜘蛛侠”。
   • 支持实例级编辑，能够将视频中不同的实例分别替换为不同的对象，例如将“左边的人”替换为“钢铁侠”，“右边的人”替换为“北极熊”。
   • 支持部件级编辑，可以在对象的局部进行修改，例如为人物添加“太阳镜”或改变服装颜色。
2. 零样本编辑能力：
   • 不需要对模型进行额外的参数调整或训练，直接基于预训练的扩散模型实现编辑，具有高效性和通用性。
3. 时空一致性：
   • 在编辑过程中保持视频的时间连贯性，避免出现帧之间的闪烁或不自然的过渡。
4. 高精度文本到区域控制：
   • 通过精确的注意力权重分布，确保文本提示能够准确地作用于指定的视频区域，避免特征混合。
5. 特征分离：
   • 在编辑过程中保持不同实例或区域之间的特征独立性，避免因类别相似而导致的特征耦合问题。

VideoGrain技术原理

1. 时空布局引导注意力（ST-Layout Attn）：
   • 交叉注意力调节：通过增强局部提示对其对应空间区域的注意力，同时抑制对无关区域的注意力，实现文本到区域的精准控制。
   • 自注意力调节：通过增加区域内注意力和减少区域间干扰，确保每个查询只关注其目标区域，避免特征混合。
2. 注意力权重分布：
   • 在交叉注意力层中，将文本提示与目标区域绑定为正对，与非目标区域绑定为负对，通过调整权重实现精准的区域控制。
   • 在自注意力层中，通过增强正对的注意力和限制负对的交互，避免特征在不同实例之间的混合。
3. 时空一致性增强：
   • 将视频视为“更大的图像”，通过时空自注意力机制增强帧间交互，同时保持全局一致性，避免因局部编辑导致的帧间不连贯。
4. 基于扩散模型的零样本编辑：
   • 利用预训练的扩散模型（如Stable Diffusion），通过DDIM逆过程获取噪声潜变量，并在去噪过程中应用ST-Layout Attn进行编辑，无需额外训练。
5. 实例分割与布局引导：
   • 使用SAM-Track等实例分割技术获取视频中不同实例的掩码，结合自注意力特征聚类，为编辑提供精确的布局引导。
6. 特征保持与背景保护：
   • 通过Latent Blend技术，在编辑目标区域的同时保持背景或其他未编辑区域的原始特征，确保编辑的自然性和一致性。

VideoGrain应用场景

1. 影视特效制作：快速替换或修改视频中的角色、场景元素，如将普通人物替换为超级英雄，或改变背景环境。
2. 广告视频定制：根据不同的广告需求，快速调整视频中的产品、人物或场景，实现个性化定制。
3. 视频内容创作：创作者可以轻松修改视频中的元素，添加创意元素或调整风格，提升内容吸引力。
4. 教育视频制作：将视频中的教学对象替换为更具教育意义的内容，如将动物替换为濒危物种，增强教育效果。
5. 游戏视频编辑：修改游戏视频中的角色外观或场景，用于游戏预告片制作或玩家自定义内容创作。
6. 社交媒体内容优化：用户可以快速调整视频中的元素，如更换服装、背景或添加特效，提升视频的趣味性和吸引力。

VideoGrain项目入口

• 项目主页：https://knightyxp.github.io/VideoGrain_project_page
• GitHub代码库：https://github.com/knightyxp/VideoGrain
• HuggingFace：https://huggingface.co/papers/2502.17258
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.17258