V-RGBX: Video Editing with Accurate Controls over Intrinsic Properties

📄 arXiv: 2512.11799v1 📥 PDF

作者: Ye Fang, Tong Wu, Valentin Deschaintre, Duygu Ceylan, Iliyan Georgiev, Chun-Hao Paul Huang, Yiwei Hu, Xuelin Chen, Tuanfeng Yang Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-12

备注: Project Page: https://aleafy.github.io/vrgbx

💡 一句话要点

V-RGBX：首个支持精确控制内参属性的视频编辑端到端框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 视频编辑 逆渲染 内在属性 视频合成 关键帧编辑

📋 核心要点

  1. 现有视频生成模型缺乏对场景内在属性的理解和控制，限制了编辑的精确性和物理合理性。
  2. V-RGBX通过逆渲染将视频分解为内在属性，并利用这些属性进行视频合成和编辑，实现精确控制。
  3. 实验结果表明，V-RGBX在时间一致性、真实感和编辑效果方面优于现有方法，适用于多种编辑任务。

📝 摘要（中文）

大规模视频生成模型在建模真实场景中的照片级外观和光照交互方面展现了卓越的潜力。然而，一个能够联合理解内在场景属性（例如，反照率、法线、材质和辐照度），利用它们进行视频合成，并支持可编辑的内在表示的闭环框架仍未被探索。我们提出了V-RGBX，这是第一个用于内在感知视频编辑的端到端框架。V-RGBX统一了三个关键能力：（1）将视频逆渲染为内在通道，（2）从这些内在表示中进行照片级视频合成，以及（3）基于关键帧的、以内在通道为条件的视频编辑。V-RGBX的核心是一种交错条件机制，它通过用户选择的关键帧实现直观的、物理上合理的视频编辑，支持对任何内在模态的灵活操作。大量的定性和定量结果表明，V-RGBX生成时间上一致的、照片级真实的视频，同时以物理上合理的方式在序列中传播关键帧编辑。我们展示了其在各种应用中的有效性，包括对象外观编辑和场景级重新照明，超越了先前方法的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频编辑方法通常直接操作像素空间，缺乏对场景内在属性（如反照率、法线、材质等）的理解，导致编辑结果难以控制，且可能产生不真实的视觉效果。例如，改变光照条件可能导致物体颜色发生非预期的变化，或者改变物体材质时，光照效果没有相应调整。因此，需要一种能够理解和控制场景内在属性的视频编辑框架。

核心思路：V-RGBX的核心思路是将视频编辑过程分解为三个步骤：首先，通过逆渲染将视频分解为内在属性；然后，利用这些内在属性进行视频合成；最后，基于关键帧对内在属性进行编辑，并将编辑后的内在属性重新合成为视频。这种方法允许用户直接控制场景的内在属性，从而实现更精确、更真实的视频编辑。

技术框架：V-RGBX框架包含三个主要模块：视频逆渲染模块、视频合成模块和关键帧编辑模块。视频逆渲染模块负责将输入视频分解为内在属性通道，如反照率、法线、材质和辐照度。视频合成模块负责从这些内在属性通道重建视频。关键帧编辑模块允许用户通过选择关键帧并编辑其内在属性来实现视频编辑。这三个模块通过一个交错条件机制连接，使得编辑操作能够以物理上合理的方式传播到整个视频序列。

关键创新：V-RGBX的关键创新在于其端到端的框架设计和交错条件机制。端到端的设计允许模型直接从视频数据中学习内在属性的表示，而无需手动设计特征。交错条件机制则允许用户通过关键帧编辑来控制整个视频序列的内在属性，从而实现更灵活、更直观的视频编辑。

关键设计：V-RGBX使用深度神经网络来实现视频逆渲染和视频合成。逆渲染网络将视频帧作为输入，输出对应的内在属性通道。合成网络将内在属性通道作为输入，输出合成的视频帧。关键帧编辑模块允许用户通过交互式界面选择关键帧并编辑其内在属性。损失函数包括重建损失、时间一致性损失和物理合理性损失，以保证合成视频的质量和编辑结果的真实性。

📊 实验亮点

V-RGBX在多个视频编辑任务上取得了显著的成果，包括物体外观编辑和场景级重新照明。定量结果表明，V-RGBX在时间一致性和视觉质量方面优于现有的视频编辑方法。定性结果表明，V-RGBX能够生成具有物理合理性的编辑结果，例如，改变物体材质时，光照效果能够相应调整。论文还展示了V-RGBX在复杂场景下的编辑能力，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

V-RGBX具有广泛的应用前景，包括电影特效制作、游戏开发、虚拟现实内容创作等。它可以用于改变物体的外观、调整场景的光照条件、甚至创造全新的虚拟场景。该技术还可以应用于视频修复和增强，例如，通过编辑内在属性来去除视频中的噪点或修复损坏的区域。未来，V-RGBX有望成为视频编辑领域的重要工具。

📄 摘要（原文）

Large-scale video generation models have shown remarkable potential in modeling photorealistic appearance and lighting interactions in real-world scenes. However, a closed-loop framework that jointly understands intrinsic scene properties (e.g., albedo, normal, material, and irradiance), leverages them for video synthesis, and supports editable intrinsic representations remains unexplored. We present V-RGBX, the first end-to-end framework for intrinsic-aware video editing. V-RGBX unifies three key capabilities: (1) video inverse rendering into intrinsic channels, (2) photorealistic video synthesis from these intrinsic representations, and (3) keyframe-based video editing conditioned on intrinsic channels. At the core of V-RGBX is an interleaved conditioning mechanism that enables intuitive, physically grounded video editing through user-selected keyframes, supporting flexible manipulation of any intrinsic modality. Extensive qualitative and quantitative results show that V-RGBX produces temporally consistent, photorealistic videos while propagating keyframe edits across sequences in a physically plausible manner. We demonstrate its effectiveness in diverse applications, including object appearance editing and scene-level relighting, surpassing the performance of prior methods.