时间一致的语义视频编辑
计算机视觉与模式识别
2022-06-22 v1
摘要
生成对抗网络（GANs）已展现出令人印象深刻的图像生成质量以及对真实图像的语义编辑能力，例如更改目标类别、修改属性或迁移风格。然而，将这类基于 GAN 的编辑独立应用于视频的每一帧不可避免地会导致时间闪烁伪影。我们提出一种简单而有效的方法以促进时间一致的视频编辑。我们的核心思想是通过优化潜码和预训练生成器来最小化时间光度不一致性。我们在不同域和 GAN 反演技术上评估了编辑质量，并展示出优于基线方法的结果。
引用
@article{arxiv.2206.10590,
title = {Temporally Consistent Semantic Video Editing},
author = {Yiran Xu and Badour AlBahar and Jia-Bin Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.10590},
year = {2022}
}
备注
Project page: https://video-edit-gan.github.io/