SketchVideo：基于草图的视频生成与编辑框架

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主要介绍

SketchVideo 是由快手联合中国科学院大学、香港科技大学等高校推出的创新框架，旨在通过手绘草图实现视频生成与编辑。该框架结合深度学习与计算机视觉技术，允许用户通过简单草图控制视频内容，降低专业门槛，提升创作效率。

功能特点

1. 草图驱动生成：用户绘制关键帧草图，框架自动生成完整视频，支持动态场景与角色动作。
2. 时空一致性优化：通过注意力机制确保帧间连贯性，避免画面闪烁或断裂。
3. 精细编辑能力：支持对已有视频的局部区域进行草图修改，实现内容替换或特效添加。
4. 多模态输入：可结合文本描述、参考图像或视频片段，增强生成结果的语义准确性。
5. 低门槛交互：无需专业动画技能，普通用户可通过简单草图快速实现创意。

优缺点

优点：

• 直观交互：草图作为输入方式，符合人类创作习惯，降低技术门槛。
• 灵活编辑：支持对已有视频的局部修改，适用于影视后期、广告制作等场景。
• 高效生成：结合预训练模型与注意力机制，减少计算资源消耗，提升生成速度。

缺点：

• 草图精度要求：过于简略的草图可能导致生成结果偏离预期，需用户具备一定绘图基础。
• 复杂场景限制：对多角色、高动态场景的支持有待优化，生成效果可能不如专业工具。

如何使用

1. 准备草图：用户绘制关键帧草图（如角色动作、场景布局）。
2. 输入框架：将草图与文本描述（可选）输入SketchVideo系统。
3. 生成/编辑：框架生成视频或修改指定区域，支持实时预览与迭代调整。

框架技术原理

1. 基于扩散模型：采用视频扩散模型（VDM），通过逐步去噪生成视频帧。
2. 草图控制网络：在预训练模型中嵌入可训练的线稿控制模块，预测残差特征，实现草图引导生成。
3. 帧间注意力机制：通过稀疏方式传播关键帧控制信号，确保时序一致性。
4. 局部融合策略：在隐空间中融合原始视频与编辑结果，保留非编辑区域内容。

优缺点

优点：

• 降低视频创作门槛，支持非专业用户参与。
• 草图输入直观，适合快速原型设计与创意验证。
• 编辑功能灵活，可局部修改视频内容。

缺点：

• 复杂场景或动态效果需精细草图，对用户绘画能力有一定要求。
• 生成速度受计算资源限制，实时性较弱。
• 对复杂光照、材质等细节的还原能力有限。

如何使用

1. 安装与配置：
   • 下载框架代码（GitHub 仓库）并安装依赖环境（如 PyTorch、CUDA）。
   • 配置预训练模型（如 CogVideo-2B）作为基础模型。
2. 视频生成：
   • 绘制关键帧草图（如角色动作、场景布局）。
   • 输入文本描述（可选），指定视频风格或主题。
   • 运行生成脚本，框架输出视频序列。
3. 视频编辑：
   • 导入已有视频，标记需修改的区域。
   • 绘制草图覆盖目标区域，运行编辑脚本。
   • 调整参数（如草图权重、生成时长）优化结果。

框架技术原理

1. 草图编码器：将手绘草图转换为特征向量，提取几何与语义信息。
2. 时空注意力网络：分析草图特征与视频帧的关联性，生成动态内容。
3. 融合与渲染：将生成内容与原始视频合并，输出最终结果。

框架技术原理

1. 基础模型：基于预训练的视频生成模型（如 CogVideo-2B），通过添加可训练的草图控制网络实现可控生成。
2. 跳跃式残差控制结构：将控制模块嵌入预训练模型的不同层次，提升控制能力并降低计算开销。
3. 帧间注意力机制：利用帧间相似性引导控制信号传播，确保时序一致性。
4. 局部融合策略：在隐空间中融合原始视频与编辑结果，保留非编辑区域内容。

框架技术原理

1. 基础模型：基于预训练的视频生成模型（如 CogVideo-2B），通过添加可训练的草图控制网络实现可控生成。
2. 残差特征预测：通过可训练的线稿控制网络预测残差特征，实现基于草图的可控生成。
3. 跳跃式残差控制结构：将条件控制模块嵌入预训练模型的不同层次，减少参数开销并提升控制能力。
4. 帧间注意力机制：通过可训练的 DiT 模块提取关键帧控制特征，利用帧间相似性引导控制信号传播，生成时序一致的线稿引导视频。

创新点

1. 基于草图的可控生成：首次将线稿控制引入视频生成领域，解决传统方法对复杂输入的依赖。
2. 跳跃式残差控制结构：通过稀疏方式传播关键帧控制信号，降低计算开销并提升控制精度。
3. 局部融合策略：在隐空间中融合原始视频与编辑结果，实现非编辑区域的精确保留。

评估标准

1. 生成质量：通过 PSNR、SSIM 等指标评估视频清晰度与时空一致性。
2. 可控性：测试草图与生成视频的几何细节匹配度（如物体形状、位置）。
3. 编辑精度：衡量局部修改对非编辑区域的影响（如颜色溢出、边缘模糊）。
4. 计算效率：记录单帧生成时间与显存占用，评估实时应用潜力。

创新点

1. 跳跃式残差控制结构：通过间隔嵌入控制模块，减少参数开销，提升控制能力。
2. 帧间注意力机制：利用帧间相似性传播控制信号，实现时序一致的线稿引导生成。
3. 局部融合策略：在隐空间中融合原始视频与编辑结果，保留非编辑区域内容。

评估标准

1. 生成质量：通过用户调研评估视频的真实感、连贯性及细节还原度。
2. 控制精度：对比用户草图与生成视频的几何细节匹配度，如物体运动轨迹的精准度。

应用领域

1. 影视制作：快速生成动画原型，降低前期制作成本。
2. 广告创意：通过草图快速生成广告视频，提升制作效率。
3. 教育领域：将抽象概念转化为动态视频，辅助教学。
4. 个人创作：为艺术家提供低成本、高效的视频创作工具。

项目地址

• 项目官网：http://geometrylearning.com/SketchVideo
• GitHub仓库：https://github.com/IGLICT/SketchVideo
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.23284