UniEdit：支持动作编辑、风格迁移、背景替换视频编辑框架

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UniEdit项目介绍

UniEdit是一款由浙江大学、微软研究院和北京大学的研究人员共同开发的先进视频编辑框架。它凭借无需训练即可使用的特点，为用户提供了强大的视频编辑能力，支持动作编辑、风格迁移、背景替换等多种场景。UniEdit通过创新的文本引导编辑技术，使用户能够直观地通过文字描述指导视频编辑过程，极大地简化了视频编辑的复杂性，为广告、影视、社交媒体等多个领域带来了革新的创作方式。

UniEdit主要功能

❶视频运动编辑：允许用户更改视频中的动作或活动，如将弹吉他的动作更改为挥手或吃东西的动作。
❷视频外观编辑：支持对视频的视觉风格、物体外观、背景等进行编辑，如将视频风格化或替换视频中的物体。
❸文本引导编辑：通过文本提示引导视频编辑，实现用户所需的特定视觉效果。
❹内容保留：在进行运动或外观编辑时，保持视频原有内容的一致性。
❺结构控制：在编辑过程中，保持视频的空间结构，确保编辑后的视觉效果自然。
❻无需调整：用户无需对模型进行复杂的调整或微调即可进行编辑。
❼❽掩码引导协调：使用前景/背景分割掩码来提高编辑后视频的背景一致性。

UniEdit应用场景

❶电影和视频制作：在电影后期制作或视频编辑中，UniEdit可以用来更改场景中的动作或外观，而无需重新拍摄，节省时间和成本。
❷广告和营销：通过编辑视频内容，可以快速创建符合营销策略的视频广告，比如改变产品展示的动作或调整场景风格以吸引特定受众。
❸社交媒体内容创作：内容创作者可以使用UniEdit来编辑视频，增加吸引力，如改变背景或添加特殊效果，以提高在社交媒体上的参与度和观看率。
❹教育和培训：在教育领域，UniEdit可以用于创建或编辑教学视频，比如模拟某个过程或强调特定的教学点。
❺游戏和模拟：在游戏开发或模拟训练中，UniEdit可以用来生成或编辑视频内容，提供更加丰富和动态的用户体验。

UniEdit技术原理

❶预训练的文本到视频生成器：使用一个已经在大量数据上训练好的模型，能够根据文本描述生成视频。
❷反演-生成流程：先将源视频转换为潜在空间的表示，然后根据目标文本提示生成编辑后的视频。
❸辅助分支：
（1）重建分支：生成源特征以保留视频内容。
（2）运动参考分支：生成文本引导的运动特征以注入期望的运动。
❹自注意力机制：
（1）空间自注意力（SA-S）：处理帧内依赖性，用于内容保留。
（2）时间自注意力（SA-T）：处理帧间依赖性，用于运动注入。
❺特征注入：将辅助分支生成的特征注入到主编辑路径中，通过自注意力层实现内容保留和运动编辑。
❻掩码引导的协调：使用前景/背景分割掩码来指导编辑过程，提高背景一致性。
❼文本图像到视频生成：允许用户输入图像和文本，生成与文本提示一致的视频内容。
❽无需调整的设计：通过精心设计的流程和机制，避免了对预训练模型的微调需求。