文章来源:08AI导航发布时间:2025-03-13 15:03:19
VACE(Video Creation and Editing)是由阿里巴巴通义实验室推出的一站式ai视频生成与编辑统一模型,可以通过统一的模型架构实现多种视频创作和编辑任务。它能用一段文本或图片生成视频,也能对现有视频进行风格转换、修复或扩展。它把多种功能集成在一个模型里,操作方便,适合做创意视频或修复老视频。
视频生成:
文本到视频生成:根据文本提示生成视频。
参考到视频生成:结合文本和参考图像生成视频。
视频扩展:基于现有视频片段生成新的开头或结尾。
视频编辑:
视频到视频编辑:对输入视频进行整体风格转换(如色彩化、风格化)。
遮罩视频编辑:在指定区域进行编辑,如修复(Inpainting)、扩展(Outpainting)。
主体移除与重建:移除视频中的特定主体并填充背景。
任务组合:
支持多种任务的灵活组合,例如参考生成+主体替换、姿态控制+视频扩展。
Video Condition Unit(VCU):将文本、图像、视频和遮罩等多种模态输入整合为统一的条件单元,支持多种任务的灵活组合。
Context Adapter结构:通过时间和空间维度的形式化表示,将不同任务的概念注入模型,使其能够适应不同的任务需求。
扩散模型:基于扩散模型(如Diffusion Transformer)构建,通过逐步去噪的方式生成高质量的视频内容。

统一框架:将视频生成和编辑任务整合到一个模型中,减少了任务切换的复杂性。
高效性:在多种任务上达到与特定任务模型相当的性能。
多样性:支持多种任务组合,为视频内容创作提供了更广泛的应用可能性。
创意视频生成:快速根据文本或图片生成广告、动画等创意视频内容。
视频修复与增强:修复老视频、填补画面缺失部分或提升视频风格。
高效视频编辑:实现主体替换、动画添加等复杂编辑任务。
视频扩展:为短视频生成新片段,延长视频内容。
互动视频创作:根据用户输入(如姿态、草图)生成个性化视频。
项目官网:https://ali-vilab.github.io/VACE-Page/
GitHub仓库:https://github.com/ali-vilab/VACE
技术论文:https://arxiv.org/pdf/2503.07598
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