InVi: 使用现成的扩散模型进行视频中的对象插入
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
本文介绍了一种基于扩散模型的视频修复方法，提出了AVID框架，以解决文本引导视频修复中的时间一致性和可变长度问题。研究展示了如何通过自然语言指令指导修复过程，并发布了包含5,650个视频的ROVI数据集。新方法在多种修复场景中表现出色，具有高质量和一致性。
🔎
延伸解读
文本引导视频修复的挑战与AVID的应对
文本引导视频修复面临三大挑战：时间一致性、支持不同修复类型以及处理可变视频长度。AVID方法通过有效的运动模块和可调节的结构引导，并建立新颖的时序多扩散采样管道，旨在实现任意持续时间的视频生成，从而稳健处理各种修复类型并生成高质量视频。
语言驱动视频修复与ROVI数据集
语言驱动视频修复是一个新任务，使用自然语言指令指导修复过程。为此提出的ROVI数据集包含5,650个视频和9,091个修复结果，支持该任务的训练和评估。同时，一个基于扩散的端到端基线框架被提出，整合多模态大规模语言模型以理解和执行复杂语言修复请求。
扩散模型在视频修复中的技术进展
扩散模型在视频修复中取得显著进展。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，达到最先进性能。预训练图像修复扩散模型通过替换自注意力模块创建帧级依赖关系，确保编辑信息在所有视频帧中保持一致。Flow-Guided Diffusion模型利用光流和模型无关的光流引导潜在插值技术，显著增强时间一致性和修复质量。
❓
Q&A
AVID方法解决了哪些视频修复中的主要挑战？
AVID方法解决了时间一致性、不同修复类型支持和可变视频长度的问题。
ROVI数据集包含多少个视频和修复结果？
ROVI数据集包含5,650个视频和9,091个修复结果。
如何通过自然语言指令指导视频修复过程？
通过引入语言驱动的视频修复任务，使用自然语言指令来指导修复过程。
新方法在视频修复中表现如何？
新方法在多种修复场景中表现出色，具有高质量和一致性。
扩散模型在视频修复中有什么优势？
扩散模型通过简化学习步骤，针对动态背景和纹理，达到了最先进的性能。
AVID方法的运动模块有什么特点？
AVID方法具备有效的运动模块和可调节的结构引导，能够生成高质量的视频。
🏷️
