這項(xiàng)由Adobe Research聯(lián)合香港中文大學(xué)和約翰霍普金斯大學(xué)共同完成的研究發(fā)表于2025年9月，論文編號(hào)為arXiv:2509.20360v2。研究團(tuán)隊(duì)包括Adobe Research的朱軒、王天宇、周雨茜等多位研究人員，以及來自香港中文大學(xué)的徐強(qiáng)教授和約翰霍普金斯大學(xué)的蔡遠(yuǎn)豪博士。有興趣深入了解的讀者可以通過論文編號(hào)arXiv:2509.20360v2查詢完整論文。

在日常生活中，我們經(jīng)常需要編輯照片或視頻。也許你想在自拍照片中移除背景中的路人，或者想把視頻里的夏日?qǐng)鼍案某啥斓难┚啊鹘y(tǒng)上，這需要使用不同的軟件工具，有些專門處理圖片，有些專門處理視頻，學(xué)習(xí)成本很高?，F(xiàn)在，Adobe的研究團(tuán)隊(duì)帶來了一個(gè)革命性的解決方案——EditVerse，這就像是一個(gè)萬能的編輯助手，無論是圖片還是視頻，無論是添加物體、改變顏色、移除元素還是改變風(fēng)格，它都能輕松應(yīng)對(duì)。

研究團(tuán)隊(duì)面臨的挑戰(zhàn)就像是要建造一座通用的工廠，既能生產(chǎn)汽車，又能生產(chǎn)飛機(jī)，還能生產(chǎn)輪船。在人工智能的世界里，這意味著創(chuàng)建一個(gè)既能理解圖片又能理解視頻的統(tǒng)一模型。傳統(tǒng)的方法就像是為每種產(chǎn)品建立專門的生產(chǎn)線，效率低下且無法共享技術(shù)。而EditVerse的創(chuàng)新之處在于，它把所有的編輯任務(wù)都看作是同一種語言的不同方言，通過學(xué)習(xí)這種通用語言，模型可以在不同任務(wù)之間自由切換和知識(shí)共享。

這項(xiàng)研究的突破性貢獻(xiàn)體現(xiàn)在三個(gè)方面。首先，它首次實(shí)現(xiàn)了圖片和視頻編輯的真正統(tǒng)一，就像發(fā)明了一種既能在陸地上行駛又能在水中航行的交通工具。其次，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套創(chuàng)新的數(shù)據(jù)制作流程，解決了高質(zhì)量視頻編輯數(shù)據(jù)稀缺的問題，這就像是建立了一個(gè)自動(dòng)化的內(nèi)容生產(chǎn)工廠。最后，他們還創(chuàng)建了EditVerseBench這個(gè)全面的評(píng)測(cè)基準(zhǔn)，為這個(gè)領(lǐng)域提供了標(biāo)準(zhǔn)化的測(cè)試平臺(tái)。

一、萬能編輯器的設(shè)計(jì)理念：讓AI像人類一樣理解多媒體內(nèi)容

EditVerse的核心設(shè)計(jì)理念就像是訓(xùn)練一個(gè)多才多藝的藝術(shù)家，這個(gè)藝術(shù)家不僅能畫畫，還能雕塑，更能制作動(dòng)畫。在技術(shù)層面，研究團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新思路是將文字、圖片和視頻都轉(zhuǎn)換成同一種"語言"——一串連續(xù)的數(shù)字符號(hào)。這就像是把不同的樂器演奏的音樂都轉(zhuǎn)換成同一套樂譜記號(hào)，讓一個(gè)指揮家可以同時(shí)指揮整個(gè)交響樂團(tuán)。

傳統(tǒng)的AI模型就像是專業(yè)的單項(xiàng)運(yùn)動(dòng)員，有的專門處理圖片，有的專門處理視頻，它們之間很難相互學(xué)習(xí)。EditVerse打破了這種局限，采用了一種叫做"交錯(cuò)序列"的設(shè)計(jì)方法。設(shè)想你在閱讀一本圖文并茂的雜志，文字和圖片自然地穿插在一起，共同講述一個(gè)故事。EditVerse就是這樣處理多媒體內(nèi)容的，它把用戶的指令文字、輸入的圖片或視頻片段，以及期望的輸出結(jié)果，都串聯(lián)成一個(gè)連貫的序列，讓AI能夠像人類一樣理解它們之間的關(guān)系。

這種設(shè)計(jì)的巧妙之處在于，它利用了一種叫做"自注意力機(jī)制"的技術(shù)。這個(gè)機(jī)制就像是一個(gè)善于觀察的偵探，能夠同時(shí)關(guān)注到證據(jù)鏈條中的每一個(gè)環(huán)節(jié)，并發(fā)現(xiàn)它們之間的關(guān)聯(lián)。當(dāng)AI看到"把這個(gè)視頻中的貓變成狗"這樣的指令時(shí)，它不僅要理解文字的含義，還要識(shí)別視頻中貓的位置和特征，然后想象出替換成狗之后應(yīng)該是什么樣子。通過自注意力機(jī)制，模型可以在處理任何一個(gè)部分時(shí)，都參考到整個(gè)上下文的信息。

為了讓AI更好地理解不同類型內(nèi)容的位置關(guān)系，研究團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了一種特殊的"位置編碼"系統(tǒng)。這就像是給每個(gè)內(nèi)容元素都貼上了一個(gè)多維的地址標(biāo)簽。對(duì)于圖片和視頻，這個(gè)標(biāo)簽包含了高度、寬度、時(shí)間和在整個(gè)序列中的位置四個(gè)維度的信息。這樣，AI就能準(zhǔn)確知道某個(gè)像素點(diǎn)是在圖片的左上角還是右下角，是在視頻的第一幀還是最后一幀，以及它在整個(gè)編輯指令中處于什么位置。

二、數(shù)據(jù)制作工程：從無到有構(gòu)建AI訓(xùn)練素材

訓(xùn)練一個(gè)強(qiáng)大的AI模型就像是培養(yǎng)一個(gè)見多識(shí)廣的專家，需要大量?jī)?yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)材料。然而，與圖片編輯領(lǐng)域已有豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同，視頻編輯領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)異常稀缺。這就像是想培養(yǎng)一個(gè)既懂中文又懂英文的翻譯，但市面上能找到的中文教材很多，英文教材卻很少。研究團(tuán)隊(duì)面臨的挑戰(zhàn)是如何創(chuàng)造出足夠多樣化和高質(zhì)量的視頻編輯訓(xùn)練素材。

為了解決這個(gè)問題，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套完整的數(shù)據(jù)制作流水線，就像是建立了一個(gè)內(nèi)容生產(chǎn)工廠。這個(gè)工廠有多條不同的生產(chǎn)線，每條生產(chǎn)線負(fù)責(zé)制作特定類型的編輯樣本。第一條生產(chǎn)線專門處理物體的添加和移除。工廠首先使用先進(jìn)的物體檢測(cè)工具來識(shí)別視頻中的各種物體，然后使用專門的"橡皮擦"工具來移除這些物體，或者在指定位置添加新的物體。這個(gè)過程就像是一個(gè)熟練的魔術(shù)師，能夠讓物體在視頻中神奇地出現(xiàn)或消失。

第二條生產(chǎn)線專注于物體替換任務(wù)。當(dāng)需要把視頻中的一只貓換成一只狗時(shí)，工廠首先識(shí)別出貓的準(zhǔn)確位置和輪廓，然后使用AI的想象力來構(gòu)思替換后的場(chǎng)景描述，最后使用專門的圖像生成技術(shù)來完成替換。這個(gè)過程需要精確的控制，確保新物體不僅外觀合適，還要與周圍環(huán)境和光照條件保持一致。

第三條生產(chǎn)線負(fù)責(zé)風(fēng)格轉(zhuǎn)換任務(wù)。比如把普通的真實(shí)視頻轉(zhuǎn)換成卡通風(fēng)格，或者把彩色視頻轉(zhuǎn)換成素描風(fēng)格。傳統(tǒng)的風(fēng)格轉(zhuǎn)換方法往往在處理復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)效果不佳，研究團(tuán)隊(duì)采用了一種創(chuàng)新的方法：先對(duì)視頻的第一幀進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換，然后使用這個(gè)轉(zhuǎn)換后的第一幀作為參考，生成整個(gè)視頻的風(fēng)格化版本。這確保了整個(gè)視頻在風(fēng)格上的一致性。

第四條生產(chǎn)線處理相機(jī)運(yùn)動(dòng)變化?，F(xiàn)代視頻制作中，相機(jī)的運(yùn)動(dòng)（如左右平移、上下俯仰、推拉縮放）是重要的視覺效果。研究團(tuán)隊(duì)選擇了10種常見的相機(jī)運(yùn)動(dòng)模式，使用專門的工具來生成相應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這讓AI學(xué)會(huì)了如何根據(jù)指令來改變視頻的視角和觀看角度。

整個(gè)數(shù)據(jù)制作過程還包括一個(gè)重要的質(zhì)量控制環(huán)節(jié)。就像是工廠的質(zhì)檢部門，研究團(tuán)隊(duì)使用先進(jìn)的視覺語言模型來評(píng)估生成的訓(xùn)練樣本質(zhì)量。這個(gè)質(zhì)檢系統(tǒng)會(huì)從多個(gè)角度評(píng)估樣本：指令遵循程度、編輯質(zhì)量、背景保持、視頻清晰度、時(shí)間一致性等。只有通過嚴(yán)格質(zhì)檢的樣本才會(huì)被納入最終的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。通過這種方式，研究團(tuán)隊(duì)最終獲得了23.2萬個(gè)高質(zhì)量的視頻編輯樣本，這為EditVerse的訓(xùn)練提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

三、訓(xùn)練過程：讓AI掌握編輯的藝術(shù)

訓(xùn)練EditVerse就像是培養(yǎng)一個(gè)全能的藝術(shù)學(xué)徒，這個(gè)學(xué)徒需要同時(shí)掌握繪畫、雕塑、攝影和電影制作等多種技能。整個(gè)訓(xùn)練過程使用了一個(gè)規(guī)模達(dá)到20億參數(shù)的transformer模型架構(gòu)，這就像是為學(xué)徒配備了一個(gè)超級(jí)強(qiáng)大的大腦，能夠同時(shí)處理和記憶大量的信息。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)的組合就像是為學(xué)徒準(zhǔn)備的多樣化課程表。整個(gè)訓(xùn)練集包含約190萬個(gè)圖片生成樣本、390萬個(gè)視頻生成樣本、600萬個(gè)圖片編輯樣本和28.8萬個(gè)視頻編輯樣本。這種混合訓(xùn)練的策略非常關(guān)鍵，因?yàn)閳D片和視頻之間存在著深層的共性。當(dāng)AI學(xué)會(huì)如何在圖片中給花朵添加蝴蝶時(shí)，這種知識(shí)可以自然地遷移到視頻編輯中，幫助它理解如何在視頻中添加飛舞的蝴蝶。

訓(xùn)練過程采用了一種叫做"流匹配"的技術(shù)，這個(gè)技術(shù)就像是教AI如何逐步從混亂走向有序。訓(xùn)練開始時(shí)，AI看到的是完全隨機(jī)的噪聲圖像，然后它需要學(xué)會(huì)一步一步地將這些噪聲轉(zhuǎn)換成有意義的圖片或視頻。這個(gè)過程就像是教一個(gè)學(xué)生如何從一張白紙開始，逐步畫出一幅完整的畫作。

特別有趣的是，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一種"知識(shí)遷移"現(xiàn)象。當(dāng)AI在大量圖片編輯數(shù)據(jù)上訓(xùn)練后，即使沒有見過某些特定的視頻編輯任務(wù)，它也能夠憑借從圖片編輯中學(xué)到的知識(shí)來完成這些任務(wù)。這就像是一個(gè)學(xué)會(huì)了在紙上畫畫的藝術(shù)家，即使沒有專門學(xué)過在畫布上作畫，也能夠運(yùn)用相同的技巧在畫布上創(chuàng)作。這種現(xiàn)象表明，圖片和視頻編輯在本質(zhì)上確實(shí)存在著共同的原理和規(guī)律。

訓(xùn)練過程中還有一個(gè)重要的設(shè)計(jì)叫做"位置感知"。由于EditVerse需要處理不同尺寸的圖片和不同長(zhǎng)度的視頻，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種特殊的位置編碼機(jī)制，讓AI能夠理解每個(gè)像素或視頻幀在整體中的位置。這就像是給AI配備了一個(gè)精確的GPS系統(tǒng)，讓它能夠準(zhǔn)確定位需要編輯的區(qū)域。

四、性能表現(xiàn)：與頂尖方法的較量

為了全面評(píng)估EditVerse的能力，研究團(tuán)隊(duì)不僅在現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集上進(jìn)行了評(píng)估，還專門創(chuàng)建了一個(gè)新的綜合評(píng)測(cè)基準(zhǔn)EditVerseBench。這個(gè)基準(zhǔn)就像是為AI編輯能力設(shè)計(jì)的"高考"，包含了20種不同類型的視頻編輯任務(wù)，涵蓋了從基礎(chǔ)的物體添加刪除，到復(fù)雜的風(fēng)格轉(zhuǎn)換和相機(jī)運(yùn)動(dòng)變化等各個(gè)方面。

測(cè)試結(jié)果顯示，EditVerse在幾乎所有指標(biāo)上都超越了現(xiàn)有的開源方法，甚至在某些方面與商業(yè)級(jí)的方法相媲美。在編輯質(zhì)量方面，EditVerse獲得了7.65的評(píng)分（滿分為9分），而之前最好的開源方法只有5.89分。這相當(dāng)于從"及格"水平躍升到了"優(yōu)秀"水平。在文本對(duì)齊方面，也就是AI理解和執(zhí)行用戶指令的準(zhǔn)確程度，EditVerse達(dá)到了98.56%的得分，這意味著它幾乎總是能夠準(zhǔn)確理解用戶想要什么。

特別令人印象深刻的是，EditVerse展現(xiàn)出了"舉一反三"的能力。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，它只學(xué)習(xí)了有限的幾種編輯任務(wù)，但在測(cè)試時(shí)卻能夠完成訓(xùn)練中從未見過的復(fù)雜編輯任務(wù)。比如，雖然訓(xùn)練數(shù)據(jù)中沒有專門的"改變材質(zhì)"任務(wù)，但EditVerse卻能夠成功地將視頻中的木桌變成玻璃桌，或者將普通的烏龜變成水晶質(zhì)感的烏龜。這種能力的出現(xiàn)，就像是一個(gè)學(xué)會(huì)了基本繪畫技巧的學(xué)生，突然發(fā)現(xiàn)自己也能夠創(chuàng)作雕塑作品一樣神奇。

在用戶體驗(yàn)測(cè)試中，研究團(tuán)隊(duì)邀請(qǐng)了大量用戶對(duì)不同方法的編輯結(jié)果進(jìn)行盲測(cè)比較。結(jié)果顯示，用戶更傾向于選擇EditVerse的編輯結(jié)果，認(rèn)為它在指令遵循、質(zhì)量保持和整體視覺效果方面都更勝一籌。特別是在保持原視頻中未編輯區(qū)域不變這一點(diǎn)上，EditVerse表現(xiàn)尤為出色，這對(duì)于實(shí)際應(yīng)用來說非常重要。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：在某些情況下，EditVerse生成的結(jié)果甚至比訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的"標(biāo)準(zhǔn)答案"質(zhì)量更高。這是因?yàn)镋ditVerse通過跨模態(tài)學(xué)習(xí)，整合了來自圖片生成、圖片編輯、視頻生成等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，形成了比單一任務(wù)訓(xùn)練更強(qiáng)的綜合能力。這就像是一個(gè)既學(xué)過音樂又學(xué)過繪畫的藝術(shù)家，在創(chuàng)作時(shí)能夠融合多種藝術(shù)形式，創(chuàng)造出超越單一領(lǐng)域的作品。

五、技術(shù)創(chuàng)新的深度剖析

EditVerse的技術(shù)創(chuàng)新不僅體現(xiàn)在整體架構(gòu)設(shè)計(jì)上，更體現(xiàn)在許多精妙的技術(shù)細(xì)節(jié)中。其中最重要的創(chuàng)新之一是"四維旋轉(zhuǎn)位置編碼"的設(shè)計(jì)。傳統(tǒng)的位置編碼就像是給內(nèi)容貼上簡(jiǎn)單的門牌號(hào)，而EditVerse的位置編碼更像是一個(gè)立體的坐標(biāo)系統(tǒng)，能夠同時(shí)標(biāo)記內(nèi)容在高度、寬度、時(shí)間和序列中的四個(gè)維度位置。

這種設(shè)計(jì)的巧妙之處在于它能夠讓AI精確理解復(fù)雜的空間-時(shí)間關(guān)系。當(dāng)用戶說"在視頻的左上角添加一只蝴蝶"時(shí)，AI需要同時(shí)理解"左上角"這個(gè)空間概念和"在整個(gè)視頻過程中"這個(gè)時(shí)間概念。四維位置編碼就像是給AI配備了一個(gè)精密的測(cè)量?jī)x器，讓它能夠準(zhǔn)確定位到每一個(gè)像素在整個(gè)四維空間中的位置。

另一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新是"自適應(yīng)序列長(zhǎng)度處理"機(jī)制。不同的編輯任務(wù)需要處理的內(nèi)容長(zhǎng)度差異很大，有些任務(wù)只需要處理一張圖片，有些任務(wù)需要處理長(zhǎng)達(dá)數(shù)分鐘的視頻。EditVerse就像是一個(gè)有彈性的容器，能夠根據(jù)任務(wù)需求自動(dòng)調(diào)整自己的處理能力。這種設(shè)計(jì)不僅提高了處理效率，還確保了不同類型任務(wù)的編輯質(zhì)量。

在訓(xùn)練策略方面，研究團(tuán)隊(duì)采用了一種叫做"漸進(jìn)式難度提升"的方法。訓(xùn)練初期，AI主要學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單的編輯任務(wù)，比如改變物體顏色或添加簡(jiǎn)單裝飾。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，逐漸引入更復(fù)雜的任務(wù)，如風(fēng)格轉(zhuǎn)換、相機(jī)運(yùn)動(dòng)變化等。這種訓(xùn)練方式就像是教小孩學(xué)數(shù)學(xué)，先學(xué)加減法，再學(xué)乘除法，最后學(xué)微積分，循序漸進(jìn)地提升AI的編輯能力。

研究團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了一套獨(dú)特的"質(zhì)量感知訓(xùn)練"機(jī)制。在訓(xùn)練過程中，AI不僅要學(xué)會(huì)如何編輯，還要學(xué)會(huì)如何評(píng)估編輯質(zhì)量。這就像是培養(yǎng)一個(gè)藝術(shù)家的同時(shí)，也培養(yǎng)他的審美能力和自我批評(píng)能力。這種機(jī)制讓EditVerse在生成編輯結(jié)果時(shí)，能夠自我監(jiān)督和優(yōu)化，確保輸出的質(zhì)量。

六、實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景與未來展望

EditVerse的應(yīng)用前景就像是打開了一扇通往創(chuàng)意世界的大門。在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，它可以大大降低視頻制作的門檻和成本。普通用戶不再需要掌握復(fù)雜的視頻編輯軟件，只需要用自然語言描述自己的想法，AI就能幫助實(shí)現(xiàn)。比如，一個(gè)旅游博主可以輕松地將夏天拍攝的海灘視頻轉(zhuǎn)換成冬天的雪景，或者在視頻中添加一些特殊效果來增強(qiáng)視覺沖擊力。

在教育領(lǐng)域，EditVerse可以成為強(qiáng)大的教學(xué)輔助工具。歷史老師可以通過編輯歷史紀(jì)錄片來突出重點(diǎn)內(nèi)容，科學(xué)老師可以在實(shí)驗(yàn)視頻中添加標(biāo)注和解釋，語言老師可以制作多語言版本的教學(xué)視頻。這種靈活的編輯能力可以讓教育內(nèi)容更加生動(dòng)有趣，提高學(xué)習(xí)效果。

在商業(yè)應(yīng)用方面，EditVerse為廣告制作、產(chǎn)品展示、品牌推廣等領(lǐng)域帶來了新的可能性。企業(yè)可以快速地為不同市場(chǎng)制作本地化的宣傳視頻，或者根據(jù)季節(jié)變化調(diào)整產(chǎn)品展示視頻的背景和氛圍。這種高效的內(nèi)容制作能力可以顯著降低營(yíng)銷成本，提高市場(chǎng)響應(yīng)速度。

然而，如同任何強(qiáng)大的技術(shù)工具，EditVerse也面臨著一些挑戰(zhàn)和限制。首先是計(jì)算資源的需求。由于采用了復(fù)雜的自注意力機(jī)制，處理高分辨率或長(zhǎng)時(shí)間的視頻需要大量的計(jì)算資源，這可能限制了它在普通設(shè)備上的應(yīng)用。研究團(tuán)隊(duì)正在探索更高效的模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)，以降低計(jì)算需求。

其次是對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的處理能力。雖然EditVerse在大多數(shù)編輯任務(wù)上表現(xiàn)出色，但在處理非常復(fù)雜的場(chǎng)景（如多個(gè)物體同時(shí)運(yùn)動(dòng)、復(fù)雜的光影變化等）時(shí)，仍然可能出現(xiàn)一些不完美的結(jié)果。這需要進(jìn)一步提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，以及改進(jìn)模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)。

在倫理和安全方面，強(qiáng)大的視頻編輯能力也帶來了潛在的風(fēng)險(xiǎn)。如何防止技術(shù)被惡意使用來制作虛假信息或誤導(dǎo)性內(nèi)容，是整個(gè)研究社區(qū)需要共同面對(duì)的挑戰(zhàn)。研究團(tuán)隊(duì)建議在技術(shù)開發(fā)的同時(shí)，也要建立相應(yīng)的檢測(cè)和防護(hù)機(jī)制。

展望未來，EditVerse代表的統(tǒng)一多媒體編輯技術(shù)將繼續(xù)朝著更智能、更高效、更易用的方向發(fā)展。隨著計(jì)算硬件的進(jìn)步和算法的優(yōu)化，我們有望看到這類技術(shù)在普通消費(fèi)設(shè)備上的廣泛應(yīng)用。同時(shí)，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升和模型能力的增強(qiáng)，AI編輯助手將變得更加智能，能夠理解更復(fù)雜的創(chuàng)意意圖，產(chǎn)生更加出色的編輯效果。

說到底，EditVerse的真正價(jià)值不僅在于它的技術(shù)先進(jìn)性，更在于它為普通人提供了強(qiáng)大的創(chuàng)意表達(dá)工具。在這個(gè)視覺內(nèi)容日益重要的時(shí)代，讓每個(gè)人都能夠輕松地創(chuàng)作和編輯高質(zhì)量的視頻內(nèi)容，這本身就是一個(gè)具有深遠(yuǎn)意義的目標(biāo)。正如Adobe一直致力于"讓每個(gè)人都能創(chuàng)造"的使命一樣，EditVerse代表了我們朝這個(gè)目標(biāo)邁出的重要一步。無論是專業(yè)的內(nèi)容創(chuàng)作者還是普通的社交媒體用戶，都將從這種技術(shù)進(jìn)步中受益，獲得更強(qiáng)的創(chuàng)意表達(dá)能力和更高的內(nèi)容制作效率。

Q&A

Q1：EditVerse能做哪些具體的視頻編輯任務(wù)？

A：EditVerse可以完成20多種不同的視頻編輯任務(wù)，包括添加或移除物體、改變物體顏色和材質(zhì)、轉(zhuǎn)換視頻風(fēng)格（如卡通化、素描化）、調(diào)整相機(jī)運(yùn)動(dòng)、改變天氣場(chǎng)景（如添加下雪效果）、檢測(cè)編輯區(qū)域、以及根據(jù)第一幀編輯內(nèi)容來編輯整個(gè)視頻等。它就像一個(gè)萬能的視頻編輯助手，只需要用自然語言描述想要的效果即可。

Q2：EditVerse與傳統(tǒng)視頻編輯軟件有什么不同？

A：最大的不同是EditVerse使用自然語言指令而不是復(fù)雜的操作界面。傳統(tǒng)軟件需要用戶掌握各種工具和技巧，而EditVerse只需要說出想要的效果，比如"把這個(gè)視頻中的貓變成狗"或"給場(chǎng)景添加下雪效果"。此外，EditVerse可以同時(shí)處理圖片和視頻編輯，并且具有跨任務(wù)學(xué)習(xí)能力，能完成訓(xùn)練時(shí)從未見過的編輯任務(wù)。

Q3：普通用戶現(xiàn)在能使用EditVerse嗎？

A：目前EditVerse還是Adobe研究團(tuán)隊(duì)的研究項(xiàng)目，尚未作為消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品發(fā)布。不過，這項(xiàng)技術(shù)展示了未來視頻編輯工具的發(fā)展方向。Adobe作為創(chuàng)意軟件的領(lǐng)導(dǎo)廠商，很可能會(huì)將這些技術(shù)逐步整合到其現(xiàn)有產(chǎn)品中，讓更多用戶能夠享受到AI驅(qū)動(dòng)的智能編輯功能。