通过使用预训练的图像到视频模型，我们介绍了一种新颖而通用的方法，将图像编辑工具的适用范围扩展到视频中，通过从单个帧到整个视频的传播编辑来处理全局编辑，局部编辑和适度形状变化，并且通过细粒度的注意力匹配来实现精确的调整，同时采用跳跃间隔策略来减轻多个视频片段之间自回归生成所带来的质量退化。实验结果证明了我们的框架在细粒度视频编辑方面的优异性能，并证明其能够产生高质量、时间上连续的输出。

May, 2024

通过利用预训练的 T2I 扩散模型处理空间和时空切片，我们提出了一种基于文本的视频编辑方法 Slicedit，能够生成保留原始视频结构和动作并满足目标文本的视频，相对于现有竞争方法，我们证明了 Slicedit 在编辑各种真实世界视频方面的明显优势。

May, 2024

本文提出了一种使用传统的图像层面个性化方法解决现有视频编辑方法中的偏见问题，通过运动个性化从单一源视频中分离运动并相应地修改主角，并引入一种新颖的伪光流来调节运动词以适应运动相关区域，最终通过额外的伪词将运动与源视频的外观分离，从而实现了更多样化和广泛的视频编辑能力。

Dec, 2023

通过建立一个优雅而高效的 TCVE（Temporal-Consistent Video Editing）方法，本研究在大规模文本到图像（T2I）扩散模型的基础上，解决了文本引导视频编辑中的时间不连贯问题，取得了视频时序一致性和编辑能力方面的最新突破，并超越了该领域的现有基准。

Aug, 2023

图像编辑以满足用户特定需求为目标，近年来作为人工智能生成内容 (AIGC) 领域的一项有前景且具有挑战性的研究得到广泛关注。本篇综述针对利用文本转图像扩散模型进行多模态引导的图像编辑技术进行了全面回顾，介绍了综合的图像编辑范畴、各种控制信号和编辑场景，提出了一个统一的框架来规范编辑过程，并分成两个主要算法体系，为用户实现特定目标提供了一个设计空间。另外，对于基于训练的方法，我们讨论了它们的特点和适用场景，并介绍了在不同场景下源图像注入的方案。此外，我们还回顾了将二维技术应用于视频编辑，并突出了解决帧间不一致问题的解决方案。最后，我们讨论了该领域面临的开放性挑战，并提出了潜在的未来研究方向。

Jun, 2024

本研究介绍了一种名为 VidEdit 的零镜头文本视频编辑方法，利用扩散模型结合语义分割器和边缘检测器实现了强的时间和空间上的一致性，证明在 DAVIS 数据集上，VidEdit 在语义保真度、图像保存和时间一致性方面优于现有的方法，同时仅需大约一分钟即可处理一个视频。

Jun, 2023

使用预训练的图像修复扩散模型，通过替换自注意力模块以创建帧级依赖关系，我们提出了一种编辑视频的方法，以确保编辑信息在所有视频帧中保持一致，从而在对象重定向、对象替换和对象移除等多个视频编辑任务中展示了该策略的卓越性能。

Jun, 2024

该研究提出了一种基于视频扩散模型的图像和视频编辑方法，利用时序信息和高分辨率信息生成与指导文本匹配的视频，并以完全时间关注和时间关注掩码联合完成模型的微调，实现了较好的编辑效果。

Feb, 2023

视频生成的开源模型包括文本到视频和图像到视频两种扩散模型。文本到视频模型能够生成高分辨率、逼真且影片般质量的视频，而图像到视频模型可以将给定的图像转化为视频片段并保留内容约束。这些开源视频生成模型将在技术进步中做出重要贡献。

Oct, 2023

使用参考引导的潜在扩散方法，VideoGen 提供了一种生成高清晰度、高帧保真度和强时间一致性的视频的方法，通过将文本转换为视频生成。

Sep, 2023