論文の概要: MLV-Edit: Towards Consistent and Highly Efficient Editing for Minute-Level Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02123v1
- Date: Mon, 02 Feb 2026 14:07:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.189046
- Title: MLV-Edit: Towards Consistent and Highly Efficient Editing for Minute-Level Videos
- Title（参考訳）: MLV-Edit: 最小レベルビデオの一貫性と高効率な編集を目指して
- Authors: Yangyi Cao, Yuanhang Li, Lan Chen, Qi Mao,
- Abstract要約: MLV-Editは、マイクロレベルのビデオ編集のためのトレーニング不要なフローベースのフレームワークである。
2つのコアモジュールによって促進されるセグメンテーションワイドな編集に、ディバイス・アンド・コンカ戦略を採用している。
時間的安定性と意味的忠実性の観点から、最先端の手法を一貫して上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3184511910208325
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose MLV-Edit, a training-free, flow-based framework that address the unique challenges of minute-level video editing. While existing techniques excel in short-form video manipulation, scaling them to long-duration videos remains challenging due to prohibitive computational overhead and the difficulty of maintaining global temporal consistency across thousands of frames. To address this, MLV-Edit employs a divide-and-conquer strategy for segment-wise editing, facilitated by two core modules: Velocity Blend rectifies motion inconsistencies at segment boundaries by aligning the flow fields of adjacent chunks, eliminating flickering and boundary artifacts commonly observed in fragmented video processing; and Attention Sink anchors local segment features to global reference frames, effectively suppressing cumulative structural drift. Extensive quantitative and qualitative experiments demonstrate that MLV-Edit consistently outperforms state-of-the-art methods in terms of temporal stability and semantic fidelity.
- Abstract（参考訳）: そこで我々は,マイクロレベルビデオ編集の独特な課題に対処する,トレーニング不要なフローベースフレームワークMLV-Editを提案する。
既存の技術はショートフォームビデオ操作に優れていますが、計算オーバーヘッドの禁止と、数千フレームにわたるグローバルな時間的一貫性の維持が困難であるため、長周期ビデオにスケールすることは依然として困難です。
速度ブレンド(Velocity Blend)は、隣接するチャンクのフローフィールドを整列させ、断片化されたビデオ処理でよく見られるフレッカリングや境界アーチファクトを排除し、セグメント境界における運動の不整合を補正し、アテンションシンクは局所セグメント特徴をグローバル参照フレームに固定し、累積構造的ドリフトを効果的に抑制する。
大規模な量的および質的な実験により、MLV-Editは時間的安定性と意味的忠実性の観点から、最先端の手法を一貫して上回ることを示した。
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