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VACE是什么？一文让你看懂VACE的技术原理、主要功能、应用场景
来源：卓商AI
发布时间：2025-04-05
VACE概述简介
VACE（Video Creation and Editing）是阿里巴巴通义实验室推出的一站式视频生成与编辑框架。基于整合多种视频任务（如参考视频生成、视频到视频编辑、遮罩编辑等）到一个统一模型中，实现高效的内容创作和编辑功能。VACE的核心在于Video Condition Unit（VCU），将文本、图像、视频和遮罩等多种模态输入整合为统一的条件单元，支持多种任务的灵活组合。实验表明，VACE在多种任务上达到与特定任务模型相当的性能，提供更广泛的应用可能性，为视频内容创作开辟新的路径。
VACE的功能特色
文本到视频生成：根据文本提示生成视频。
参考到视频生成：结合文本和参考图像生成视频。
视频扩展：基于现有视频片段生成新的开头或结尾。
视频到视频编辑：对输入视频进行整体风格转换（如色彩化、风格化）。
遮罩视频编辑：在指定区域进行编辑，如修复（Inpainting）、扩展（Outpainting）。
主体移除与重建：移除视频中的特定主体并填充背景。
任务组合与创新：将多种任务组合，例如参考生成+主体替换、姿态控制+视频扩展等。基于姿态、深度、光流等条件控制视频生成。
VACE的技术原理
Video Condition Unit（VCU）：VCU是VACE的核心输入接口，用在整合多种模态的输入（如文本、图像、视频、遮罩）。基于统一的格式将输入传递给模型，支持多种任务的灵活组合。
Context Adapter结构：基于Context Adapter，将不同任务的概念（如编辑区域、参考内容）注入模型。将时间和空间维度的形式化表示，适应不同的任务需求。
扩散模型：基于扩散模型（如Diffusion Transformer）构建，用逐步去噪的方式生成高质量的视频内容。
多模态输入处理：支持文本、图像、视频和遮罩等多种输入模态，基于特定的编码器映射到统一的特征空间。例如，视频VAE（Variational Autoencoder）处理视频输入，分割和掩码操作处理局部编辑任务。
训练与优化策略：基于逐步训练策略，先从基础任务（如修复、扩展）开始，逐步扩展到复杂任务（如组合任务）。支持全模型微调和上下文适配器微调，后者能更快收敛支持插件式功能。
VACE项目介绍
项目官网：https://ali-vilab.github.io/VACE-Page/
GitHub仓库：https://github.com/ali-vilab/VACE
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.07598
VACE能做什么？
创意视频生成：快速根据文本或图片生成广告、动画等创意视频内容。
视频修复与增强：修复老视频、填补画面缺失部分或提升视频风格。
高效视频编辑：实现主体替换、动画添加等复杂编辑任务。
视频扩展：为短视频生成新片段，延长视频内容。
互动视频创作：根据用户输入（如姿态、草图）生成个性化视频。
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