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source · 2026-04-15

AVID（CVPR 2024）：基于扩散模型的任意长度视频修补

#near-cvpr-2025#video-editing#video-generation#diffusion#primary-source

AVID（CVPR 2024）：基于扩散模型的任意长度视频修补

会议：CVPR 2024
发表日期：2023/12/06
资料加入日期：2026-04-14

一句话结论

这篇工作把 video inpainting 明确扩到任意长度设定，补强了视频编辑里的修补与可扩展性路线。

问题定义

它要解决的是视频修补方法在长序列上难以稳定扩展的问题。对当前知识库来说，它补的是 video-editing 中一个非常实际但容易被忽略的子方向。

方法概述

AVID 通过 diffusion model 处理 any-length video inpainting，使视频缺失区域修补可以在更长时序范围内保持可扩展。

关键发现

  • 它说明 video editing 并不只有文本改写，还包括结构化修补这条重要分支。
  • 它把“任意长度”目标正式接到视频编辑路线里，让修补问题也进入扩展性竞争。
  • 它可以和长视频生成路线一起看，帮助判断长时一致性技术怎样反向服务编辑。

局限或疑问

  • 视频修补不等于一般开放式视频编辑。
  • 任意长度能力通常更依赖时序一致性和内存/计算策略。
  • 它更像任务分支补厚，而不是统一编辑接口结论。

原始链接

  • https://arxiv.org/abs/2312.03816
  • https://arxiv.org/pdf/2312.03816

相关页面

备注

AVID 在这套库里的作用，是把长视频修补路线补入 video-editing 主线。

Metadata

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