加州大学圣克鲁斯分校、Snap Research、 KAUST和德克萨斯大学达拉斯分校的研究人员推出新型视频编辑框架VIA（Video Adaptation Framework），VIA专注于提供一种统一的方法来处理视频编辑中的两个主要挑战：全局和局部的时空一致性。简而言之，VIA的目标是在对视频进行编辑时，确保编辑效果在整个视频序列中保持一致性，并且对视频中特定区域的编辑非常精确。这项技术的出现，为视频编辑领域带来了革命性的变化，提高了编辑效率，同时也为创作者提供了更多的创意空间。
- 项目主页：https://via-video.github.io
例如，你是一名视频编辑师，需要将一部关于自然风光的长视频转换成梵高风格的艺术视频。使用VIA，你可以简单地给出一个指令，如“将视频转换成梵高风格”，VIA将自动处理整个视频，确保每一帧都具有一致的梵高画风，同时保持视频中的动态元素（如云彩、水流）的自然过渡和连贯性。此外，如果你想要在视频中将一只猫变成老虎，VIA也能够精确地识别并替换视频中的猫，而不影响视频的其他部分。
主要功能：
- 全局编辑：对整个视频序列应用一致的编辑效果，如风格转换或颜色调整。
- 局部编辑：对视频中的特定部分进行精确编辑，如替换物体或改变物体属性。
主要特点：
- 时空一致性：VIA能够在视频的每一帧中保持编辑效果的一致性，即使在视频中的动态变化和场景转换中也是如此。
- 精确的局部控制：VIA通过自动化的遮罩生成和多模态大型语言模型，实现对视频中特定区域的精确编辑。
- 快速应用：VIA能够在几分钟内完成长达一分钟的视频编辑任务，这在当前的研究文献中是具有挑战性的。
工作原理：
- 测试时编辑适应（Test-Time Editing Adaptation）：VIA在测试阶段对预训练的图像编辑模型进行微调，以提高模型对源视频语义的理解和编辑指令的一致性。
- 局部潜在适应（Local Latent Adaptation）：VIA使用大型视觉-语言模型来生成遮罩，实现对视频中特定区域的精确编辑。
- 时空适应（Spatiotemporal Adaptation）：VIA通过收集和应用关键帧中的一致性注意力变量，来保持视频序列中全局编辑的一致性。
具体应用场景：
- 电影制作：在电影后期制作中，VIA可以用来实现风格统一或场景特定的视觉效果。
- 社交媒体：用户可以利用VIA快速对视频进行个性化编辑，如改变视频中的背景或物体颜色。
- 教育和培训：VIA可以用于创建具有特定视觉风格的教学视频，提高学习材料的吸引力。
- 广告行业：通过VIA，广告制作者可以快速实现产品展示或场景模拟，以吸引观众的注意力。
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