VideoPainter

VideoPainter – 港中文联合腾讯等机构推出的视频修复和编辑框架

VideoPainter 是一个由香港中文大学、腾讯 ARC Lab、东京大学和澳门大学等机构共同开发的视频修复与编辑框架，旨在处理任意长度的视频内容。其独特之处在于采用双分支架构，结合轻量级的上下文编码器与预训练的扩散模型，实现高效的背景保留和前景生成。此外，VideoPainter 引入了 ID 重采样技术，确保在长视频中保持对象的一致性，并构建了 VPData 和 VPBench 数据集，为大规模训练和评估提供支持。

VideoPainter是什么

VideoPainter 是一款专为视频修复和编辑而设计的框架，能够处理从短片段到长视频的各种视频内容。该框架的双分支架构结合了轻量级上下文编码器和预训练的扩散模型，有效地保留背景并生成高质量的前景。用户可以根据个人需求灵活调整修复效果，支持插件式操作。同时，VideoPainter 构建了目前最大的视频修复数据集 VPData 和 VPBench，包含超过39万段视频剪辑，为模型的训练和评估提供了坚实的基础。VideoPainter 在视频质量、掩码区域保留和文本对齐等多个方面展现了卓越的性能，为视频修复和编辑领域带来了新的突破。

VideoPainter

VideoPainter的主要功能

灵活的视频修复：能够处理不同长度的视频，修复被遮挡或损坏的部分。
背景与前景的高效生成：基于双分支架构，确保背景的准确保留和前景的优质生成。
文本驱动的编辑功能：支持通过文本指令进行视频编辑，如添加、删除或替换视频中的元素。
对象一致性维护：在长视频中确保对象的身份持续一致，避免出现漂移或突变现象。
插件化控制选项：与不同的扩散模型或 LoRA（低秩适配）模型结合，满足多样化的视频生成和编辑需求。

VideoPainter的技术原理

双分支架构：
- 背景分支：通过轻量级上下文编码器提取背景特征，并将其注入到预训练的扩散模型中，以确保背景的连贯性。
- 前景分支：利用扩散模型的生成能力，根据文本提示生成前景内容，并与背景特征相结合，实现高质量修复。
轻量级上下文编码器：这个编码器结构简单，仅包含两层，占用主模型参数的6%，有效提取背景特征并以分组方式注入扩散模型中，避免前景与背景信息混淆。
ID重采样技术：在训练期间增强目标区域的 ID 信息，以提高模型对修复区域的感知能力。在推理阶段，将前一视频片段的修复区域特征与当前片段结合，确保长视频中对象的一致性。
插件式控制：支持与不同的扩散模型或 LoRA 模型结合，用户可以根据需求选择合适的模型进行视频修复或编辑，兼容文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）扩散模型，进一步拓展应用范围。
大规模数据集构建：借助先进的视觉模型（如 SAM2、Grounding DINO 等），自动生成精确的分割掩码和详细的文本描述，构建VPData和VPBench，提供超过39万段视频剪辑，为大规模训练和评估奠定基础。