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Diffusion Model-Based Video Editing: A Survey
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AI
DOI：10.1007/s11263-026-03040-6.png)
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摘要
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扩散模型（DMs）的快速发展显著推动了图像和视频应用，使得“所见即所得”成为现实。其中，视频编辑获得了广泛关注，研究活动迅速增长，亟需对现有文献进行全面系统的综述。本文综述了基于扩散模型的视频编辑技术，包括理论基础和实践应用。我们首先概述了数学公式和图像域的关键方法。随后，根据核心技术间的内在联系对视频编辑方法进行分类，描绘其演进轨迹。本文还深入探讨了新应用，包括基于点的和姿态引导的人体视频编辑。此外，我们使用新引入的V2VBench进行了全面比较。基于现有进展，本文总结了当前挑战和未来研究方向。与本论文相关的一个项目可在 https://github.com/wenhao728/awesome-diffusion-v2v 找到。
Keyword:
AIGC
Diffusion model
Video editing
Video-to-video translation
期刊
IF:
9.3
论文数:
3.9K
被引数:
2.8W
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