MagicEdit: High-Fidelity and Temporally Coherent Video Editing

解决问题：该论文旨在解决文本指导下的视频编辑任务，提出了一种高保真、时间连贯的视频编辑方案。这是否是一个新问题？是的，这是一个新的文本指导下的视频编辑任务。

关键思路：该论文的关键思路是通过在训练期间显式地分离内容、结构和动态信号的学习，实现高保真和时间连贯的视频到视频的转换。这与大多数现有方法试图在单个框架中同时建模外观和时间表示的做法相反，我们认为这会导致每帧质量的降低。相比当前领域的研究状况，该论文的思路提出了一种新的分离学习的方案。

其他亮点：该论文还尝试了多种下游视频编辑任务，包括视频风格化、局部编辑、视频MagicMix和视频outpainting。实验中使用了多个数据集，并提供了开源代码。该论文的关键思路和实验结果值得进一步研究。

相关研究：近期其他相关的研究包括：

  • "Text-Guided Neural Video Synthesis with Effortless Composition"，作者：Haoxuan You、Xiaoyu Zhang、Hang Qi，机构：南京大学；
  • "Text-Guided Video Generation from a Single Frame"，作者：Xintong Han、Weidi Xie、Jinglin Liu、Yu Qiao，机构：深圳大学；
  • "Text-Guided Video Editing with Adaptive Neural Rendering"，作者：Yifan Wang、Xiaolong Wang、Ming-Yu Liu、Deva Ramanan，机构：加州大学伯克利分校。

论文摘要：本文介绍了一种名为MagicEdit的文本指导视频编辑任务的简单而有效的解决方案。我们发现，在训练期间明确地将内容、结构和动态信号的学习分离可以实现高保真度和时间上连贯的视频到视频转换。这与大多数现有方法相反，这些方法试图在单个框架中联合建模外观和时间表示，我们认为这会导致每帧质量的降低。尽管其简单性，我们展示了MagicEdit支持各种下游视频编辑任务，包括视频风格化、局部编辑、视频MagicMix和视频外部绘制。

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