AnyV2V：无需训练可以与任何模型集成的视频到视频编辑框架

AnyV2V 设计为一个无需训练的插件式框架，允许用户使用现成的图像编辑模型和图像到视频生成模型，实现视频编辑。这种设计使得 AnyV2V 能够灵活地支持各种视频编辑任务。 AnyV2V 可以插入任何现有的图像编辑工具，支持广泛的视频编辑任务，包括基于参考的风格转移、以主体驱动的编辑和身份操纵，这些是以前的方法无法实现的。 主要功能特点 无需训练的插件式框架：

AnyV2V 利用现成的图像编辑模型和图像到视频生成模型，允许用户无需进行任何额外训练即可进行视频编辑。这种设计极大地简化了视频编辑流程。 广泛的视频编辑支持：

基于提示的编辑： 允许用户通过文本提示来指导视频的编辑方向，如改变场景中的天气、将视频中的人物转换成其他角色等。 风格转移： 支持基于单一参考图像的风格转移，允许用户将自己的创作或任何风格应用到视频上，为艺术家提供独特的表达空间。 以主体驱动的编辑： 可以替换视频中的特定对象，如将视频中的物体替换为用户指定的主体图像，同时保持视频的动作和背景不变。 身份操纵： 通过单个参考面部图像，实现视频中人物身份的面部替换，提供前所未有的视频编辑灵活性。 保持外观和动作一致性：

利用 DDIM 反转和特征注入技术，确保编辑后的视频在外观和动作上与原视频保持一致性，避免了编辑过程中可能出现的不自然变化。 提高编辑效果和用户偏好满足度：

在进行基于提示的编辑任务时，AnyV2V 显示出超越以往方法的能力，提高了提示对齐度和满足用户偏好的可能性。 高度灵活性和扩展性：

AnyV2V 设计为可以轻松插入任何现有的图像编辑和图像到视频转换模型，适应快速变化的技术，满足多样化的编辑需求。 丰富的实验验证和应用场景：

AnyV2V 通过多种编辑任务的实验验证，证明了其在保持背景、进行主体驱动编辑、风格转移以及身份操纵方面的高效率和成功率。 创新的视频编辑功能：

AnyV2V 通过整合现代的图像编辑和视频生成技术，为视频编辑领域带来了创新功能，如单图像风格转移和视频中的身份操纵。 维持高度的视频真实感和编辑精确度：

在执行正确的编辑量时，AnyV2V 能够保持高度的视频真实感，确保视频编辑结果既自然又符合用户意图。 工作原理 AnyV2V 的工作原理主要基于将视频编辑过程分解为两个核心步骤，这两步骤的结合为用户提供了一种灵活、高效的视频编辑框架。以下是 AnyV2V 工作原理的详细解释：

第一步：第一帧图像编辑 源视频输入： AnyV2V 以一个源视频作为输入，关注于视频的第一帧，这是整个视频编辑过程的起点。

使用图像编辑模型： 在这个阶段，AnyV2V 使用一个或多个现成的图像编辑模型对视频的第一帧进行编辑。这些模型可以是任何类型的图像编辑工具，例如 InstructPix2Pix 或 InstantID 等，它们能够根据用户提供的编辑任务（如文本提示、风格图像等）来修改图像。

编辑任务的灵活性： 这一步骤允许进行广泛的编辑任务，包括但不限于风格转移、主体替换、身份操纵等。通过编辑第一帧，AnyV2V 设置了整个视频修改过程的基调。

第二步：图像到视频重建 视频反转为初始噪声： 在第一帧被编辑后，源视频被反转为一系列的初始噪声帧，为后续的重建过程做准备。

DDIM采样与特征注入： 使用 DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）采样方法，AnyV2V 开始从初始噪声重建视频。在这个过程中，通过提取空间特征、空间注意力和时间注意力，这些来自图像到视频的解码器层的信息被用于指导视频的重建。

条件信号和特征注入： 第一帧的编辑结果被用作条件信号，与 DDIM 采样过程中提取的特征和注意力一起，被注入到对应的模型层中。这保证了重建的视频不仅在外观上与编辑的第一帧保持一致，而且在运动和时间维度上也与源视频保持一致。

AnyV2V 的这种工作原理不仅展现了其在技术上的创新性，也体现了其对视频编辑领域用户需求的深刻理解，为实现复杂且多样化的视频编辑任务提供了一种高效且灵活的解决方案。

实验结果 基于提示的编辑

任务描述： 基于用户提供的文本提示，AnyV2V 对视频进行相应的编辑，如“使其下雪”、“将人物变为达斯·维达”、“将沙子变为雪”等。 结果表现： AnyV2V 在保持背景的同时，对一系列局部编辑任务表现出色。生成的结果最符合文本提示，并且还保持了高度的动作一致性。AnyV2V 在提示对齐和人类偏好方面，分别比以前的最佳方法提高了 35% 和 25%。 [video width="1024" height="512" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row1.mp4"][/video] "Make it snowing " "让它下雪"

[video width="1024" height="512" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row2.mp4"][/video] "Turn the man into darth vader " "把他变成黑武士" [video width="512" height="256" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row5.mp4"][/video] "Turn horse into zebra " "把马变成斑马" [video width="1024" height="512" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row4.mp4"][/video] "Turn the sand into snow " "化沙为雪" [video width="1024" height="512" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row3.mp4"][/video] "Turn the couple into robots " "把这对夫妇变成机器人" 以主体驱动的编辑

任务描述： 在这类编辑任务中，AnyV2V 根据给定的主体图像，替换视频中的对象，如将视频中的一个物体替换为用户指定的主体图像。 结果表现： 在给定一个主体图像的情况下，配备 AnyDoor 的 AnyV2V 会将视频中的一个物体替换为目标主体，同时保持视频的运动和背景不变。 [video width="1024" height="512" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row1-1.mp4"][/video] [video width="512" height="256" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row4-1.mp4"][/video] [video width="1024" height="512" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row2-1.mp4"][/video] [video width="1536" height="448" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row3-1.mp4"][/video] 风格转移

任务描述： AnyV2V 使用 NST（神经风格转移）技术，将给定的风格图像应用到视频的第一帧，从而实现整个视频的风格转移。 结果表现： 与传统基于文本的方法相比，AnyV2V 在未见风格的转移上表现更加出色。它能够无缝地将任何参考风格转移到视频上，让艺术家可以使用自己的作品作为参考，展现了其独特的能力和灵活性。 [video width="512" height="256" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row2-3.mp4"][/video] [video width="1024" height="512" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row1-2.mp4"][/video] 身份操纵

任务描述： 通过整合 InstantID 技术，AnyV2V 实现了在视频中用单个参考面部图像交换人物身份的功能。 结果表现： 在视频编辑领域，AnyV2V 是首个提供如此灵活性的工具，能够实现高度准确和自然的身份交换效果。 [video width="1024" height="512" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row3-2.mp4"][/video] [video width="512" height="256" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/03/row2-2.mp4"][/video] 项目及演示： https://tiger-ai-lab.github.io/AnyV2V/ 论文： https://arxiv.org/abs/2403.14468 GitHub： https://github.com/TIGER-AI-Lab/AnyV2V