論文の概要: VicEdit: Learning to Edit Videos from Visual In-Context Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.16745v1
• Date: Mon, 17 Aug 2026 15:55:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.787615
• Title: VicEdit: Learning to Edit Videos from Visual In-Context Examples
• Title（参考訳）: VicEdit: Visual In-Contextの例からビデオの編集を学ぶ
• Authors: Yuji Wang, Teng Hu, Yuheng Chen, Ran Yi, Han Feng, Weijian Cao, Chengjie Wang, Lizhuang Ma, Jiangning Zhang,
• Abstract要約: テキストによる指示からマルチモーダルな視覚誘導までの映像編集を高める新しいパラダイムであるVisual In-context Editingを提案する。 VicEdit-400Kは、ビジュアルなテキスト内ビデオ編集のための最初の大規模データセットである。 VicEditは、基本的な命令編集とビジュアル・イン・コンテクスト編集の両方で最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.14105395087746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite progress in instruction-based video editing, unimodal textual instructions inherently struggle to convey fine-grained textures and complex dynamics. To bridge this perceptual gap, we propose Visual In-context Editing, a new paradigm elevating video editing from textual instructions to multi-modal visual guidance encompassing single image, image pair, and video pair. To facilitate this paradigm, we curate VicEdit-400K, the first large-scale dataset for visual in-context video editing. We develop an automated pipeline to generate 400K high-quality samples across ten task types, ensuring superior visual fidelity and semantic consistency through multi-dimensional filtering. Leveraging this foundation, we introduce VicEdit, a unified framework to bridge visual and textual contexts. To adaptively extract editing semantics from heterogeneous references, we design Modality-Adaptive Semantic Distillation, which produces modality-specific semantic tokens from visual references. These tokens are then synergistically integrated with textual instructions through Dual-Context Injection, enabling the generation process to benefit from both visual and textual signals. Extensive evaluations on VicEditBench demonstrate that VicEdit achieves state-of-the-art performance across both basic instruction editing and visual in-context editing tasks, establishing visual in-context learning as a powerful and controllable paradigm for video editing.
• Abstract（参考訳）: 命令ベースのビデオ編集の進歩にもかかわらず、単文の指示は本質的に、きめ細かいテクスチャや複雑なダイナミクスを伝えるのに苦労している。 このギャップを埋めるために,テキストからの映像編集から,単一画像,画像ペア,ビデオペアを含むマルチモーダル視覚誘導まで,新たなパラダイムであるVisual In-context Editingを提案する。 このパラダイムを実現するために、視覚内ビデオ編集のための大規模なデータセットであるVicEdit-400Kをキュレートする。 10種類のタスクタイプにまたがって400Kの高品質なサンプルを生成する自動パイプラインを開発し、多次元フィルタリングによる視覚的忠実度とセマンティック一貫性を確保する。 この基盤を活用して、視覚とテキストのコンテキストをブリッジする統合フレームワークであるVicEditを導入します。 不均一な参照から編集意味を適応的に抽出するために、視覚参照からモダリティ固有の意味トークンを生成するモダリティ適応セマンティック蒸留(Modality-Adaptive Semantic Distillation)を設計する。 これらのトークンは、Dual-Context Injectionを通じてテキスト命令と相乗的に統合され、生成プロセスは視覚的信号とテキスト的信号の両方から恩恵を受けることができる。 VicEditBenchの広範囲な評価は、VicEditが基本的な命令編集と視覚内テキスト編集の両方で最先端のパフォーマンスを達成し、映像編集の強力な制御可能なパラダイムとして視覚内テキスト学習を確立していることを示している。

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