港中文联手腾讯，AI视频修复编辑新突破！

香港，[日期] – 随着人工智能技术的飞速发展，视频修复和编辑领域也迎来了新的突破。近日，香港中文大学联合腾讯ARC Lab、东京大学、澳门大学等机构，共同推出了一款名为VideoPainter的视频修复和编辑框架，为解决视频内容处理难题提供了全新的解决方案。

VideoPainter并非简单的图像处理工具，而是一个能够处理任意长度视频内容的强大框架。它基于双分支架构，巧妙地结合了轻量级上下文编码器和预训练的扩散模型，实现了高效的背景保留和前景生成。这意味着，无论是修复老电影中的瑕疵，还是在现代视频中添加特效，VideoPainter都能游刃有余地应对。

技术亮点：双分支架构与ID重采样

VideoPainter的核心技术在于其独特的双分支架构。背景分支利用轻量级上下文编码器提取背景特征，并将其注入到预训练的扩散模型中，从而保证了背景的连贯性和真实感。而前景分支则充分发挥扩散模型的生成能力，根据用户提供的文本提示生成高质量的前景内容，并与背景特征巧妙融合，最终呈现出令人惊艳的修复效果。

为了解决长视频中对象一致性的问题，VideoPainter还引入了ID重采样技术。该技术通过在训练时增强目标区域的ID信息，提升模型对修复区域的感知能力。在推理阶段，则将前一视频片段的修复区域特征与当前片段结合，确保长视频中对象身份的统一性。

插件式操作：灵活满足多样化需求

除了强大的核心技术，VideoPainter还支持插件式操作，用户可以根据自身需求灵活调整修复效果。该框架兼容文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）扩散模型，并支持与不同的扩散模型或LoRA（低秩适配）模型结合，从而实现多样化的视频生成和编辑需求。

大规模数据集：VPData和VPBench

为了支持大规模训练和评估，VideoPainter团队还构建了VPData和VPBench，目前最大的视频修复数据集，包含超过39万段视频剪辑。这些数据为模型的训练提供了充足的养分，也为视频修复和编辑领域的研究提供了宝贵的资源。

应用场景广泛：从影视修复到VR/AR

VideoPainter的应用场景十分广泛，涵盖了影视修复与制作、广告与营销、视频创作与直播、VR与AR应用、教育与培训等多个领域。

• 影视修复与制作： 修复老电影、电视剧中的损坏画面，或添加特效、修改场景，让经典作品焕发新生。
• 广告与营销： 快速生成高质量视频内容，添加或替换背景、道具，实现个性化定制，提升营销效果。
• 视频创作与直播： 实时修复视频中的错误或干扰，添加虚拟道具，提升视觉效果，增强用户体验。
• VR与AR应用： 生成沉浸式视频内容，修复或修改虚拟场景，增强现实感，为用户带来更加逼真的体验。
• 教育与培训： 制作教学视频，修复古籍影像，添加虚拟设备或标注，增强教学效果，提升学习效率。

项目地址与资源：

• 项目官网：https://yxbian23.github.io/project/video-painter/
• GitHub仓库：https://github.com/TencentARC/VideoPainter
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/TencentARC/VideoPainter
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.05639

结语：视频修复与编辑的新纪元

VideoPainter的推出，无疑为视频修复和编辑领域带来了新的突破。其强大的技术、灵活的应用和广泛的应用场景，预示着视频内容处理将迎来一个全新的纪元。随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，VideoPainter将在未来发挥更加重要的作用，为人们带来更加精彩的视觉体验。

参考文献：

• Bian, Y., et al. (2024). VideoPainter: A Plug-and-Play Framework for Video Editing. arXiv preprint arXiv:2503.05639.
• 项目官网：https://yxbian23.github.io/project/video-painter/
• GitHub仓库：https://github.com/TencentARC/VideoPainter
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/TencentARC/VideoPainter

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