UniEdit-免训练调优的统一视频编辑框架

文章来源：智汇AI 发布时间：2025-08-06

UniEdit是由浙江大学、微软研究院和北京大学的研究人员推出的一个创新的视频编辑框架，允许用户在不需要进行模型微调的情况下，对视频的运动和外观进行编辑，能够同

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UniEdit是什么

UniEdit是由浙江大学、微软研究院和北京大学的研究人员推出的一个创新的视频编辑框架，允许用户在不需要进行模型微调的情况下，对视频的运动和外观进行编辑。该框架的核心优势在于能够同时处理视频的时间维度（如动作变化）和空间维度（如风格化、物体替换、背景修改）的编辑任务。

UniEdit的官网入口

官方项目主页：https://jianhongbai.github.io/UniEdit/arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2402.13185GitHub代码库：https://github.com/JianhongBai/UniEdit（源代码待上线）

UniEdit的功能特性

视频对象动作编辑：UniEdit能够根据文本指令编辑视频中对象的动作。例如，可以将视频中的浣熊弹吉他的动作编辑成吃苹果或招手的动作。视频风格化：该框架支持对视频进行风格迁移，即用户可以通过文本描述来改变视频的视觉风格，而不需要改变视频中的内容，如将视频转换为油画风格。视频背景修改：UniEdit允许用户修改更换视频中的背景。例如，可以将视频中的人物置于完全不同的场景中。视频对象物体替换：UniEdit框架支持刚性和非刚性物体的替换，用户可以替换视频中的静态或动态物体，无需训练微调：UniEdit不需要额外的训练或微调，大大简化了模型的部署和使用，使得用户可以快速上手进行视频编辑。

UniEdit的工作原理

反演处理（Inversion）：UniEdit首先对输入的视频进行反演处理，将其转换为一个随机噪声表示。这个过程通常涉及到使用预训练的扩散视频生成模型（如 LaVie）的反演过程，通过一系列去噪步骤将视频逐步从噪声状态转换回其原始状态。生成编辑路径：在反演处理的基础上，UniEdit 使用预训练的 UNet 模型进行去噪步骤，以生成编辑后的视频。该过程是在给定目标文本提示的条件下进行的，以确保生成的视频内容符合用户的编辑意图。辅助重建分支：为了保留源视频的非编辑内容，UniEdit 引入了一个辅助重建分支。这个分支从相同的逆向噪声开始，但在给定源视频文本提示的条件下进行去噪，以重建原始视频帧。重建过程中的特征被注入到主编辑路径的空间自注意力层中，以保持内容的一致性。辅助运动参考分支：为了实现运动/动作编辑，UniEdit 引入了辅助运动参考分支，在给定目标文本提示的条件下生成运动特征。这些特征通过时间自注意力层注入到主编辑路径中，以引导视频的运动变化。内容保留与运动注入：在主编辑路径中，UniEdit 通过替换空间自注意力层的值特征来保留源视频的内容。同时，通过在时间自注意力层中注入运动特征，实现运动的编辑。空间结构控制：在外观编辑中，UniEdit 通过替换主编辑路径中的空间自注意力层的查询和键特征，来保持源视频的空间结构。这有助于在改变视频风格或外观时，保持物体的布局和位置不变。文本引导编辑：用户通过提供文本描述来指导视频编辑过程。UniEdit 解析这些文本描述，并将其转化为视频编辑的指导信号，从而实现用户期望的编辑效果。