論文の概要: ImVideoEdit: Image-learning Video Editing via 2D Spatial Difference Attention Blocks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07958v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 08:22:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.797103
• Title: ImVideoEdit: Image-learning Video Editing via 2D Spatial Difference Attention Blocks
• Title（参考訳）: ImVideoEdit:2次元空間差注意ブロックによる画像学習ビデオ編集
• Abstract要約: 我々は,画像ペアから映像編集能力を学習する効率的なフレームワークImVideoEditを提案する。 トレーニング済みの3Dアテンションモジュールを凍結し、画像を単一フレームビデオとして扱うことにより、2次元空間学習プロセスを分離し、元の時間的ダイナミクスの保存を支援する。 計算オーバーヘッドが極めて少ない5つのエポックに対して、たった13Kイメージペアをトレーニングしているにも関わらず、ImVideoEditは、広範なビデオデータセットでトレーニングされたより大きなモデルに匹敵する、編集の忠実さと時間的一貫性を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.442660004277734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current video editing models often rely on expensive paired video data, which limits their practical scalability. In essence, most video editing tasks can be formulated as a decoupled spatiotemporal process, where the temporal dynamics of the pretrained model are preserved while spatial content is selectively and precisely modified. Based on this insight, we propose ImVideoEdit, an efficient framework that learns video editing capabilities entirely from image pairs. By freezing the pre-trained 3D attention modules and treating images as single-frame videos, we decouple the 2D spatial learning process to help preserve the original temporal dynamics. The core of our approach is a Predict-Update Spatial Difference Attention module that progressively extracts and injects spatial differences. Rather than relying on rigid external masks, we incorporate a Text-Guided Dynamic Semantic Gating mechanism for adaptive and implicit text-driven modifications. Despite training on only 13K image pairs for 5 epochs with exceptionally low computational overhead, ImVideoEdit achieves editing fidelity and temporal consistency comparable to larger models trained on extensive video datasets.
• Abstract（参考訳）: 現在のビデオ編集モデルは、しばしば高価なペアのビデオデータに依存しており、実用的スケーラビリティを制限している。 本質的に、ほとんどのビデオ編集タスクは、空間的内容が選択的かつ正確に修正されている間に、事前訓練されたモデルの時間的ダイナミクスを保存する、分離された時空間過程として定式化することができる。 この知見に基づいて,画像ペアから映像編集能力を学習する効率的なフレームワークImVideoEditを提案する。 トレーニング済みの3Dアテンションモジュールを凍結し、画像を単一フレームビデオとして扱うことにより、2次元空間学習プロセスを分離し、元の時間的ダイナミクスの保存を支援する。 提案手法の核となるのは,空間差分を段階的に抽出し注入する予測更新空間差分注意モジュールである。 厳密な外部マスクに頼るのではなく、適応的で暗黙的なテキスト駆動型修正のためのテキストガイド動的セマンティックゲーティング機構を組み込んだ。 計算オーバーヘッドが極めて少ない5つのエポックに対して、たった13Kイメージペアをトレーニングしているにも関わらず、ImVideoEditは、広範なビデオデータセットでトレーニングされたより大きなモデルに匹敵する、編集の忠実さと時間的一貫性を実現している。

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