IC-Effect: Precise and Efficient Video Effects Editing via In-Context Learning
作者: Yuanhang Li, Yiren Song, Junzhe Bai, Xinran Liang, Hu Yang, Libiao Jin, Qi Mao
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-12-17
💡 一句话要点
提出IC-Effect，通过上下文学习实现精确高效的视频特效编辑
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频特效编辑 上下文学习 扩散模型 DiT 少样本学习
📋 核心要点
- 现有视频编辑模型难以在注入特效的同时保持背景不变，且难以从少量数据中学习复杂的特效模式。
- IC-Effect利用DiT模型的上下文学习能力，将源视频作为上下文条件，实现精确的背景保持和自然的特效注入。
- 通过两阶段训练和时空稀疏tokenization，IC-Effect在保证高保真度的同时，显著降低了计算成本。
📝 摘要（中文）
本文提出IC-Effect，一个基于DiT的、指令引导的少样本视频VFX编辑框架，用于合成复杂的特效（例如火焰、粒子和卡通人物），同时严格保持空间和时间一致性。视频VFX编辑极具挑战性，因为注入的特效必须与背景无缝融合，背景必须完全保持不变，并且特效模式必须从有限的配对数据中高效学习。然而，现有的视频编辑模型无法满足这些要求。IC-Effect利用源视频作为干净的上下文条件，利用DiT模型的上下文学习能力来实现精确的背景保持和自然的特效注入。一个两阶段的训练策略，包括通用编辑适应和通过Effect-LoRA进行的特效特定学习，确保了强大的指令遵循和鲁棒的特效建模。为了进一步提高效率，我们引入了时空稀疏tokenization，从而以大大减少的计算量实现高保真度。我们还发布了一个包含15种高质量视觉风格的配对VFX编辑数据集。大量的实验表明，IC-Effect提供了高质量、可控且时间一致的VFX编辑，为视频创作开辟了新的可能性。
🔬 方法详解
问题定义：视频特效编辑旨在向视频中添加火焰、粒子、卡通人物等视觉特效，同时保持原始视频背景不变，并保证特效在时间和空间上的一致性。现有方法通常难以在有限的配对数据下，实现特效与背景的无缝融合，以及对复杂特效模式的有效建模。
核心思路：IC-Effect的核心在于利用Diffusion Transformer (DiT) 模型的上下文学习能力。通过将原始视频作为干净的上下文条件，模型能够学习如何在保持背景不变的情况下，根据指令注入逼真的特效。这种方法避免了对大量配对数据的依赖，并提高了特效编辑的精度和可控性。
技术框架：IC-Effect采用两阶段训练策略。第一阶段是通用编辑适应，使模型具备基本的视频编辑能力。第二阶段是特效特定学习，通过Effect-LoRA (Low-Rank Adaptation) 对特定特效进行微调，增强模型对特定特效的建模能力。此外，IC-Effect还引入了时空稀疏tokenization，以减少计算量，提高效率。整体流程包括：输入原始视频和编辑指令，通过DiT模型生成带有特效的视频，并利用时空一致性损失进行优化。
关键创新：IC-Effect的关键创新在于将上下文学习引入视频特效编辑领域，并结合DiT模型实现了精确的背景保持和自然的特效注入。Effect-LoRA模块针对特定特效进行优化，提高了模型对复杂特效的建模能力。时空稀疏tokenization则在保证高保真度的前提下，显著降低了计算成本。
关键设计：Effect-LoRA模块采用低秩分解的方式，对DiT模型的参数进行微调，以适应特定特效的学习。时空稀疏tokenization通过选择性地保留重要的时空tokens，减少了计算量。损失函数包括像素级别的重建损失、对抗损失和时空一致性损失，以保证生成视频的质量和时空一致性。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，IC-Effect在视频特效编辑任务上取得了显著的性能提升。与现有方法相比，IC-Effect能够生成更高质量、更可控且时间一致的特效视频。具体性能数据未知，但论文强调了其在视觉质量和时间一致性方面的优势。
🎯 应用场景
IC-Effect可广泛应用于电影制作、游戏开发、广告设计等领域，为视频创作者提供高效、可控的特效编辑工具。该技术能够降低特效制作的门槛，提高创作效率，并为用户带来更加丰富和个性化的视频内容。
📄 摘要（原文）
We propose \textbf{IC-Effect}, an instruction-guided, DiT-based framework for few-shot video VFX editing that synthesizes complex effects (\eg flames, particles and cartoon characters) while strictly preserving spatial and temporal consistency. Video VFX editing is highly challenging because injected effects must blend seamlessly with the background, the background must remain entirely unchanged, and effect patterns must be learned efficiently from limited paired data. However, existing video editing models fail to satisfy these requirements. IC-Effect leverages the source video as clean contextual conditions, exploiting the contextual learning capability of DiT models to achieve precise background preservation and natural effect injection. A two-stage training strategy, consisting of general editing adaptation followed by effect-specific learning via Effect-LoRA, ensures strong instruction following and robust effect modeling. To further improve efficiency, we introduce spatiotemporal sparse tokenization, enabling high fidelity with substantially reduced computation. We also release a paired VFX editing dataset spanning $15$ high-quality visual styles. Extensive experiments show that IC-Effect delivers high-quality, controllable, and temporally consistent VFX editing, opening new possibilities for video creation.