该文介绍了一种视频分解方法，可对具有时空变化照明和运动效果的视频进行基于层次的编辑。通过神经模型将输入视频分解为多个分层表示，包括2D纹理贴图、原始视频的掩码以及表征光照条件时空变化的乘法残差。该方法可以高效学习1080p视频的基于层次的神经表示，并在单个GPU上实时渲染编辑结果。同时，提出了采用特征跟踪评估指标来客观评估视频编辑的一致性。