划重点:
⭐️ 利用预训练的图像到视频模型，编辑单帧就能扩散到整个视频
⭐️ 包括粗略运动提取和外观细化两个关键过程
⭐️保持外观和运动与原始视频的一致性，减少质量损失的跳跃间隔策略
站长之家（ChinaZ.com）5月29日 消息:近年来，扩散模型在图像和视频编辑方面的出色生成能力引发了广泛研究。与图像编辑相比，视频编辑在时间维度上面临额外挑战，而图像编辑已经见证了更多种类、高质量方法以及像 Photoshop 这样更强大的软件的发展。
针对这一差距，研究人员引入了一种新颖且通用的解决方案，通过使用预训练的图像到视频模型，将图像编辑工具的适用范围扩展到视频中，并将编辑从单帧传播到整个视频。他们的方法被称为 I2VEdit，能够根据编辑的程度自适应地保留源视频的视觉和运动完整性，有效处理全局编辑、局部编辑和适度形状变化，而现有方法无法完全实现。
该方法的核心包括两个主要过程:粗略运动提取，用于将基本运动模式与原始视频进行对齐;外观细化，用于使用细粒度的注意力匹配进行精确调整。
他们还结合了跳帧策略，以减轻跨多个视频剪辑的自回归生成带来的质量下降。实验结果表明，他们的框架在细粒度视频编辑方面表现出卓越性能，证明了其产生高质量、时间上连贯的输出的能力。
在应用上，I2VEdit可以实现视频编辑多种牛逼的视觉效果，比如:
虚拟试穿，使用 I2VEdit可以让虚拟试穿上升到新的高度，编辑源视频中的可穿戴对象。
主题替换，可以替换源视频的主题。
风格转换，使用 I2VEdit，可以更改源视频的风格。
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