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code：https://github.com/ali-vilab/VACE

核心

• 单个模型同时处理多种视频生成和视频编辑任务
• 通过VCU（视频条件单元）进行实现

方法

视频任务

所有的视频相关任务可以分为4类

文本生视频
参考图片生视频
视频生视频
视频+mask生视频

VCU

对上述4个任务，制定一个统一的输入范式。text，frame以及mask。

对于每一个不同的任务，text不用变，主要变化F以及M。对于参考图+视频，无非是多了l个参考图的输入。mask对应设置如下表所示。
这样就统一了不同类型任务的输入。

结构

重构了DiT模型用于VACE

Context Tokenization

• 概念解耦。主要是将视频分为了2部分，一部分是和mask有交互的，需要重新生成；一部分和mask无交互的，需要保持不变。
• Context Latent Encoding.解藕的两部分以及原始视频、mask分别encoder到latent空间，shape保持一致
• Context Embedder 将上述3个concat一起输入到transformer中

3.3.2. Fully Fine-Tuning and Context Adapter Tuning

作者设计了两种训练方式。

• 全训练。直接将video tokens和context tokens相加，然后训练整个DiT
• Context Adapter Tuning。直训练context Block和context Embed。DiT不动，cotext作为一个控制信号注入到DiT。参考了Res-tuning，也有点controlnet到结构。
  后文也有提到Context Adapter Tuning的效果更好，所以关注这个就可以。

结果

作者自己构建了一个新的数据集，用于评估多类视频任务。

定量

多个任务上的性能超过了sota，特别是在视频质量和视频一致性方面。例如，在图像到视频（I2V）任务中，VACE在多个指标上优于I2VGenXL、CogVideoX-I2V和LTX-Video-I2V等方法。
但是在R2V任务上，keling更胜一筹

定性

消融实验

• Context Adapter Tuning的训练方式更好
• 超参数设置Uniform最好
• Context Adapter设置所有layers最好
• Concept 解耦更好一点

局限（C.1. Limitations）

• 生成的质量和风格受基础模型的影响。小模型快，但是质量和连贯性不好。例如身份一致性差，对输入的控制能力较弱。大模型慢，质量高。
• VACE的训练数据不足，训练时间不足
• 用户使用起来更复杂一些（对比单一任务模型）

细节

基础模型

在LTX-Video-2B和WAN-T2V-14B两个模型基础上训练
训练卡数：16张A100/128张A100

训练分为3个阶段

• 基础任务训练，作为构建更复杂任务的基石。具体任务为视频修复和视频扩展
• 任务扩展训练，扩展模型的能力。包括单输入参考帧到多输入参考帧和单一任务到组合任务
• 质量提升训练，提升模型生成视频的质量，特别是在高分辨率和长视频序列上的表现。

训练参数

总结

主要是统一了多个不同的视频任务，使得单一模型拥有复杂的能力。创新点注意围绕着接口设计、训练设计。模型核心结构未变。