本文提出了一种新颖的视频修复方法，使用 Deep Flow Completion 网络综合光流场来引导像素填充，从而保证了视频内容的时空连贯性，并在 DAVIS 和 YouTube-VOS 数据集上取得了最优的修复质量和速度。

May, 2019

本文提出了一种 End-to-End framework for Flow-Guided Video Inpainting (E$^2$FGVI) 方法，该方法通过三个可训练模块的设计实现了光流的流程化。 实验结果表明，该方法在质量和效率上都优于现有的方法。

Apr, 2022

视频修复方法基于扩散模型的内部学习算法，通过简化学习步骤并针对动态背景和纹理，在视频修复任务中达到了最先进的性能。

Nov, 2023

通过将视频修复问题作为条件生成建模问题加以解决的框架，以及利用生成方法的优势，本文展示了能够生成多样化且高质量修复效果的方法，并能够在时间、空间和语义上与给定的上下文相协调地合成新内容。

Apr, 2024

视频外延的研究中，我们引入了一种基于遮罩的三维扩散模型，在保持填充区域的时间连续性方面，通过使用遮罩建模技术训练模型，利用多个引导帧连接多个视频剪辑推理结果，确保了时间连续性，并减少相邻帧之间的抖动。另外，我们通过交叉注意力，以全局帧为提示，引导模型获取当前视频剪辑之外的信息。同时，我们还引入了混合的由粗到细的推理流程来缓解伪影积累问题，与现有的只使用填充策略的由粗到细流程不同，我们的流程可以通过遮罩建模的双向学习，在生成稀疏帧时采用填充与插值的混合策略。实验证明我们的方法在视频外延任务中实现了最先进的结果。更多结果请参阅我们的此 URL。

Sep, 2023

使用扩散模型实现了文本引导的图像修复的最新进展，而在视频领域中，关于文本引导的视频修复的研究较少。为了解决文本引导的视频修复中的三个主要挑战：时间一致性、不同修复类型的支持、以及可变的视频长度，我们提出了一种名为 AVID (Any-Length Video Inpainting with Diffusion Model) 的方法，它具备有效的运动模块和可调节的结构引导，并建立了一种新颖的时序多扩散采样管道，以实现任意持续时间的视频生成。通过全面的实验，我们的模型能够稳健地处理不同时长范围内的各种修复类型，并生成高质量的视频。

Dec, 2023

GradPaint 是一种用于图像修复的方法，通过计算模型的损失与输入图像的相干性，并使用扩散模型本身的梯度来引导生成过程，从而改善了目前基于监督和非监督方法的最新技术。

Sep, 2023

提出了一种新颖的视频修复算法，通过 Deep Image Prior（DIP）推出的卷积网络，同时生成缺失的外观和光流信息，并采用一种无需先验训练的生成式方法进行修复。该方法具有良好的视觉效果和长期一致性。

Sep, 2019

提出了一种基于光学流的流程引导变压器，用于高保真视频修复，通过设计新颖的流完整网络来完成损坏的光流，并使用流引导变压器来合成其余的损坏区域，通过时间和空间维度解耦变压器，以便仅集成局部相关的完成的流来控制流对每个空间变压器的影响。

Aug, 2022

本研究提出了基于流场引导的视频修复的误差补偿框架（ECFVI），通过设计新的流场完备模块和误差补偿网络，提高视频修复的时间连贯性和视觉质量，并通过新的基准测试数据集对所提出方法的高效性进行了支持。

Jul, 2022