AnyV2V

AnyV2V是什么
AnyV2V是由滑铁卢大学、Vector研究所和Harmony.AI联合研发的一种创新的视频编辑方法，首次将图像到视频（I2V）模型应用于视频编辑领域。AnyV2V旨在解决现有视频编辑模型在质量和控制方面不足的问题。传统的视频编辑方法要么是从基于图像的生成模型零样本扩展而来，要么需要大量的微调，这不仅限制了视频编辑的流畅性，还常常依赖于文本输入作为编辑指导，导致编辑效果不明确且编辑类型有限。AnyV2V通过一种无需调参的范式，将视频编辑过程简化为两个主要步骤：首先使用现有的图像编辑模型修改视频的第一帧，然后利用现有的图像到视频生成模型通过时间特征注入生成编辑后的视频。这种方法使得AnyV2V能够支持各种视频编辑任务，包括基于提示的编辑、基于参考的风格转换、主题驱动的编辑和身份操控等，这些任务在以前的方法中是无法实现的。此外，AnyV2V还支持任意长度的视频编辑。评估结果表明，AnyV2V在自动和人工评估中显著优于其他基线方法，能够在保持与源视频视觉一致性的同时，实现高质量的编辑效果。

AnyV2V使用示例
使用AnyV2V进行视频编辑的步骤如下：
1. 准备源视频和编辑目标：首先，准备好需要编辑的源视频，并明确编辑目标，例如文本提示、参考图像等。
2. 编辑第一帧：使用现有的图像编辑模型对视频的第一帧进行编辑，根据编辑目标进行调整。例如，如果目标是“让场景下雪”，则使用图像编辑工具对第一帧进行相应的修改。
3. 生成编辑后的视频：将编辑后的第一帧和源视频输入到AnyV2V框架中。框架会将源视频反转为初始噪声，然后使用DDIM采样进行去噪处理。在采样过程中，提取空间特征、空间注意力和时间注意力，并将其注入到图像到视频生成模型的相应层中。通过固定潜在空间并使用编辑后的第一帧作为条件信号，生成编辑后的视频。
4. 调整和优化：根据需要对生成的视频进行进一步的调整和优化，以确保编辑效果和视频质量达到预期。