VACE – 阿里通義推出的視頻生成與編輯框架

VACE是什么

VACE（視頻創作與編輯）是阿里巴巴通義實驗室推出的一款全方位的視頻生成與編輯框架。該框架將多種視頻處理任務（如參考視頻生成、視頻編輯、遮罩處理等）整合到一個統一的模型中，從而實現高效的內容創作與編輯。VACE的核心是視頻條件單元（Video Condition Unit，VCU），它整合文本、圖像、視頻和遮罩等多種輸入模態，支持靈活的任務組合。實驗結果顯示，VACE在多個任務上展現出與專用模型相當的性能，為視頻內容創作開辟了新的可能性。

VACE的主要功能

• 文本生成視頻：根據文本描述生成相應的視頻內容。
• 參考圖像生成視頻：結合文本及參考圖像生成新的短片。
• 視頻擴展：在已有視頻片段的基礎上生成新的開頭或結尾。
• 視頻編輯：對輸入的視頻進行整體風格轉換，例如色彩調整或風格化處理。
• 遮罩處理：在指定區域進行精細編輯，如修復或擴展畫面。
• 主體移除與重建：從視頻中移除特定主體，并對背景進行填充。
• 任務組合與創新：將多種任務進行組合，例如參考生成與主體替換、姿態控制與視頻擴展等。支持基于姿態、深度和光流等條件進行視頻生成。

VACE的技術原理

• 視頻條件單元（VCU）：VCU是VACE的核心輸入接口，旨在整合多種輸入模態（如文本、圖像、視頻、遮罩），并以統一格式傳遞給模型，支持靈活的任務組合。
• 上下文適配器結構：該結構可以將不同任務的概念（如編輯區域和參考內容）注入模型，形式化表示時間和空間維度，以適應不同任務的需求。
• 擴散模型：VACE基于擴散模型（如Diffusion Transformer）構建，采用逐步去噪的方式生成高質量的視頻內容。
• 多模態輸入處理：支持文本、圖像、視頻和遮罩等多種輸入形式，通過特定編碼器將其映射到統一的特征空間。例如，視頻變分自編碼器（VAE）用于處理視頻輸入，而分割和掩碼操作則用于局部編輯任務。
• 訓練與優化策略：采用逐步訓練方法，從基礎任務（如修復、擴展）入手，逐步擴展至更復雜的任務（如組合任務）。支持全模型微調和上下文適配器微調，后者可更快收斂并支持插件式功能。

VACE的項目地址

• 項目官網：https://ali-vilab.github.io/VACE-Page/
• GitHub倉庫：https://github.com/ali-vilab/VACE
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2503.07598

VACE的應用場景

• 創意視頻生成：快速生成廣告、動畫等創意視頻內容，依據文本或圖片進行創作。
• 視頻修復與增強：對老舊視頻進行修復、填補缺失畫面或提升視頻風格。
• 高效視頻編輯：實現主體替換、動畫添加等復雜編輯操作。
• 視頻擴展：為短視頻生成新片段，延長視頻的整體內容。
• 互動視頻創作：根據用戶的輸入（如姿態、草圖）生成個性化視頻內容。

常見問題

• VACE支持哪些輸入格式？ VACE支持文本、圖像、視頻和遮罩等多種輸入格式，使得創作更加靈活。
• 如何使用VACE進行視頻編輯？ 用戶可以通過提供相應的輸入條件，選擇所需的編輯任務，VACE將自動生成并編輯視頻。
• VACE的生成速度如何？ VACE采用先進的擴散模型，能夠在合理時間內生成高質量的視頻內容。
• 我可以將VACE應用于商業項目嗎？ 是的，VACE具備廣泛的應用潛力，適合用于各種商業創作項目。