arXiv eess.AS· Shaohua Pan, Xiao Liu·· 2 天前评分27
AV-FlowEdit:无需训练与反演、基于事件感知频谱轨迹保持的提示驱动音视频编辑
AV-FlowEdit: Training-Free Prompt-Driven Audio-Visual Editing with Event-Aware Spectral Trajectory Preservation
导读
AV-FlowEdit 是一个无需训练、无需反演的提示驱动音视频编辑框架,利用源-目标流差异同时提供跨模态编辑方向与保持线索,在共享扰动下联合更新视频和音频分支,支持纯视觉、纯音频和联合编辑。其跨模态事件感知频谱轨迹保持机制结合流显著性、对齐音频活动、多尺度低频位移与扩散阶段调度,抑制采样漂移并自适应保留非目标区域。实验显示该方法具备较强的提示对齐与时间一致性,以及有竞争力的音频质量和跨模态连贯性。
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