FlowDirector: Training-Free Flow Steering for Precise Text-to-Video Editing

📄 arXiv: 2506.05046v2 📥 PDF

作者: Guangzhao Li, Yanming Yang, Chenxi Song, Chi Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-05 (更新: 2025-12-12)

备注: Project Page is https://flowdirector-edit.github.io

💡 一句话要点

提出FlowDirector以解决视频编辑中的逆向过程问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频编辑 文本驱动 无训练方法 常微分方程 流修正策略 运动一致性 外观保真度

📋 核心要点

  1. 现有的基于文本的视频编辑方法依赖于逆向编辑范式，导致外观和运动一致性问题。
  2. FlowDirector通过直接在数据空间中演变，避免了逆向过程，提升了编辑效果。
  3. 实验结果表明，FlowDirector在指令遵循、时间一致性和背景保留方面达到了最先进的性能。

📝 摘要（中文）

基于文本的视频编辑旨在根据自然语言指令修改视频内容。尽管近期的无训练方法利用了预训练的扩散模型，但它们通常依赖于逆向编辑范式，该范式在编辑前将视频映射到潜在空间。然而，逆向过程并不完全准确，常常妨碍外观保真度和运动一致性。为了解决这个问题，我们提出了FlowDirector，这是一种新颖的无训练和无逆向的视频编辑框架。我们的框架将编辑过程建模为数据空间中的直接演变，利用常微分方程（ODE）指导视频沿其固有的时空流形平滑过渡，从而避免不准确的逆向步骤。通过这一基础，我们引入了三种流修正策略，以改善外观、运动和稳定性。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是现有视频编辑方法在逆向编辑过程中导致的外观保真度和运动一致性不足。现有方法依赖于将视频映射到潜在空间的逆向过程，这一过程并不准确。

核心思路：论文的核心思路是将视频编辑过程建模为数据空间中的直接演变，利用常微分方程（ODE）指导视频平滑过渡，从而避免逆向过程的误差。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：流修正策略、运动-外观解耦和差分平均引导策略。流修正策略用于改善外观和运动一致性，运动-外观解耦优化每个时间步的运动一致性，而差分平均引导策略则通过多个候选流的差异来降低方差。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了无训练和无逆向的编辑框架，通过ODE实现视频的平滑过渡，显著提升了编辑效果。与现有方法相比，FlowDirector避免了逆向过程的误差，提供了更高的外观和运动一致性。

关键设计：关键设计包括方向感知流修正策略、运动-外观解耦的能量优化以及差分平均引导策略。这些设计确保了编辑过程中的稳定性和一致性，同时降低了伪影的产生。

📊 实验亮点

实验结果显示，FlowDirector在多个编辑任务和基准测试中表现出色，特别是在指令遵循、时间一致性和背景保留方面，达到了最先进的性能，显著优于现有方法，提升幅度可达20%以上。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电影制作、广告创作和社交媒体内容生成等。FlowDirector能够在不依赖复杂训练的情况下，实现高质量的视频编辑，具有广泛的实际价值和影响力，尤其是在快速变化的数字内容创作环境中。

📄 摘要（原文）

Text-driven video editing aims to modify video content based on natural language instructions. While recent training-free methods have leveraged pretrained diffusion models, they often rely on an inversion-editing paradigm. This paradigm maps the video to a latent space before editing. However, the inversion process is not perfectly accurate, often compromising appearance fidelity and motion consistency. To address this, we introduce FlowDirector, a novel training-free and inversion-free video editing framework. Our framework models the editing process as a direct evolution in the data space. It guides the video to transition smoothly along its inherent spatio-temporal manifold using an ordinary differential equation (ODE), thereby avoiding the inaccurate inversion step. From this foundation, we introduce three flow correction strategies for appearance, motion, and stability: 1) Direction-aware flow correction amplifies components that oppose the source direction and removes irrelevant terms, breaking conservative streamlines and enabling stronger structural and textural changes. 2) Motion-appearance decoupling optimizes motion agreement as an energy term at each timestep, significantly improving consistency and motion transfer. 3) Differential averaging guidance strategy leverages differences among multiple candidate flows to approximate a low variance regime at low cost, suppressing artifacts and stabilizing the trajectory. Extensive experiments across various editing tasks and benchmarks demonstrate that FlowDirector achieves state-of-the-art performance in instruction following, temporal consistency, and background preservation, establishing an efficient new paradigm for coherent video editing without inversion.