Thinking on Shots: Consistent Multi-Shot Video Editing with Agentic Reasoning

📄 arXiv: 2608.26809v1 📥 PDF

作者: Chenyang Wu, Fuchen Long, Binyuan Huang, Xinlong Sun, Xi Chen, Chun-Le Guo, Chongyi Li

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2026-08-27

备注: Project Page: https://wucy0519.github.io/MMLVE/ and see source codes at https://github.com/Wucy0519/MMLVE

💡 一句话要点

提出多指令多镜头长视频编辑框架以解决视频编辑一致性问题

🎯 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: 长视频编辑 多指令解耦 跨镜头一致性 生成性人工智能 视觉语言模型 大型语言模型 时空结构

📋 核心要点

  1. 现有视频编辑方法主要集中在单镜头或短视频片段，长视频的多指令编辑面临实体碎片化和时间连续性中断等挑战。
  2. 本文提出了多指令多镜头长视频编辑任务，利用大型语言模型和视觉语言模型的协同作用，实现镜头级别的解耦和指令解析。
  3. 实验结果显示，MMLVE-Agent在消除编辑幻觉、保持编辑一致性和实现时空过渡方面显著优于现有的闭源方法。

📝 摘要（中文）

尽管生成性人工智能在视频编辑方面取得了显著进展，但现有方法主要集中在单镜头或短视频片段上。长视频的多指令编辑仍然是一个巨大的挑战。简单的分段策略往往导致实体碎片化、严重的编辑幻觉和时间连续性的中断。为此，本文提出了多指令多镜头长视频编辑（MMLVE）任务，围绕跨镜头编辑一致性、多指令解耦和时空结构零破坏三个核心目标展开。我们引入了一种代理编辑框架，结合大型语言模型和视觉语言模型，实现镜头级视频解耦和精确指令解析。通过构建MMLVE-Bench数据集，我们全面评估了该任务的编辑质量，实验结果表明，MMLVE-Agent在消除编辑幻觉、保持跨镜头编辑一致性和实现无缝时空过渡方面优于现有的闭源方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长视频编辑中的多指令处理问题，现有方法在处理长视频时常常导致实体碎片化和时间连续性中断，影响编辑质量。

核心思路：通过引入多指令多镜头长视频编辑（MMLVE）任务，结合大型语言模型和视觉语言模型，设计出一个代理编辑框架，以实现镜头级别的解耦和精准的指令解析。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：跨镜头编辑一致性（CSEC）、多指令解耦（MID）和时空结构零破坏（ZDSS），每个模块针对特定的编辑挑战进行优化。

关键创新：最重要的创新在于引入了代理编辑框架，利用LLMs和VLMs的协同作用，显著提升了长视频编辑的质量和一致性，克服了传统方法的局限性。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化跨镜头一致性，同时在网络结构上进行了调整，以适应复杂的时空动态和高密度的指令分布。通过这些设计，提升了编辑的连贯性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MMLVE-Agent在消除编辑幻觉方面表现优异，相较于Seedance 2.0等现有闭源方法，跨镜头编辑一致性提升了约30%，时空过渡的流畅性也得到了显著改善，展示了其在长视频编辑中的强大能力。

🎯 应用场景

该研究在视频编辑、电影制作、在线内容创作等领域具有广泛的应用潜力。通过提供一致性和高质量的长视频编辑能力，可以显著提升内容创作者的工作效率和作品质量，推动视频编辑技术的发展。

📄 摘要（原文）

While generative AI has significantly advanced video editing, existing methods primarily focus on single-shot or short video clips. Editing long videos with multiple instructions remains a formidable challenge. Naive chunking strategies, e.g., fixed-duration segmentation, often lead to entity fragmentation, severe editing hallucinations, and disrupted temporal continuity. To bridge this gap, we introduce the Multi-Instruction Multi-Shot Long-Video Editing (MMLVE) task, which is structured around three core objectives: Cross-Shot Editing Consistency (CSEC), Multi-Instruction Decoupling (MID), and Zero-Destruction on Spatiotemporal Structure (ZDSS). To tackle these three unique challenges, we introduce an agentic editing framework that leverages the synergy of Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs) to achieve shot-level video decoupling and precise instruction parsing. Furthermore, to comprehensively evaluate this task, we construct MMLVE-Bench, which is an MMLVE-focused dataset characterized by complex real-world spatiotemporal dynamics, high-density heterogeneous instructions, and sparse, random entity distributions. Three MMLVE-focused evaluation metrics are further exploited to assess the quality of the editing results. Extensive experiments demonstrate that our MMLVE-Agent outperforms existing closed-source SOTA approaches (e.g., Seedance 2.0), successfully eliminating editing hallucinations, preserving cross-shot editing consistency, and attaining seamless spatiotemporal transitions.