A Survey

A Survey概述

《Diffusion Model-Based Video Editing: A Survey》是对基于扩散模型（Diffusion Model）的视频编辑技术的综述，该领域利用先进的深度学习方法，通过马尔可夫链（Markov chain）逐步增加数据中的随机噪声，并学习逆过程从噪声生成所需数据样本。扩散模型为视频编辑任务提供了一种新的范式。

该综述从不同维度详细介绍了扩散模型在视频编辑中的应用，主要包括：

1. 网络和训练范式：讨论了神经网络的修改以适应视频编辑任务。

   • Temporal Adaption：适应视频时序的技术。
   • Structure Conditioning：利用视频结构进行编辑的技术。
   • Training Modification：修改训练过程以提升视频编辑效果的技术。

2. 注意力特征注入（Attention Feature Injection）：介绍了无需训练的推理技术。

   • Inversion-Based Feature Injection：基于逆过程的特征注入方法。
   • Motion-Based Feature Injection：基于运动特征的注入方法。

3. 扩散潜变量操作（Diffusion Latents Manipulation）：将神经网络视为黑盒，着重讨论扩散过程本身的操作方法。

   • Latent Initialization：潜变量初始化的方法。
   • Latent Transition：潜变量转换的方法。

4. 规范表示法（Canonical Representation）：关于高效视频表示的方法。

5. 新颖条件（Novel Conditioning）：创新的条件编辑方法。

   • Point-Based Editing：基于点的编辑方法。
   • Pose-Guided Human Action Editing：基于姿态引导的人类动作编辑。

使用场景

扩散模型在视频编辑中的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几方面：

1. 文本驱动的图像到视频生成：将静态图像转换成动态视频，通过文本描述来控制视频内容。
2. 运动自适应视频编辑：根据组织的运动信息进行视频编辑，以保持视频的时序一致性。
3. 对象交换与视频操控：通过编辑视频中的特定对象，来实现对象交换和操控，例如换脸、道具变更等。
4. 高保真度视频生成：生成高分辨率且具有连续时间帧的高清视频，适用于影视后期制作。
5. 动画与角色生成：生成一致且可控的动画角色动作，这在游戏开发和虚拟现实领域应用广泛。

该综述提供了一个全面的视角，展示了当前扩散模型在视频编辑中的最新进展和未来的发展方向。对于研究人员和工程师来说，该综述是理解和应用扩散模型进行视频编辑的宝贵资源。