Adobe团队发布EditVerse：一个模型搞定所有图片和视频编辑

这项由Adobe Research联合香港中文大学和约翰霍普金斯大学共同完成的研究发表于2025年9月，论文编号为arXiv:2509.20360v2。研究团队包括Adobe Research的朱轩、王天宇、周雨茜等多位研究人员，以及来自香港中文大学的徐强教授和约翰霍普金斯大学的蔡远豪博士。有兴趣深入了解的读者可以通过论文编号arXiv:2509.20360v2查询完整论文。

在日常生活中，我们经常需要编辑照片或视频。也许你想在自拍照片中移除背景中的路人，或者想把视频里的夏日场景改成冬天的雪景。传统上，这需要使用不同的软件工具，有些专门处理图片，有些专门处理视频，学习成本很高。现在，Adobe的研究团队带来了一个革命性的解决方案——EditVerse，这就像是一个万能的编辑助手，无论是图片还是视频，无论是添加物体、改变颜色、移除元素还是改变风格，它都能轻松应对。

研究团队面临的挑战就像是要建造一座通用的工厂，既能生产汽车，又能生产飞机，还能生产轮船。在人工智能的世界里，这意味着创建一个既能理解图片又能理解视频的统一模型。传统的方法就像是为每种产品建立专门的生产线，效率低下且无法共享技术。而EditVerse的创新之处在于，它把所有的编辑任务都看作是同一种语言的不同方言，通过学习这种通用语言，模型可以在不同任务之间自由切换和知识共享。

这项研究的突破性贡献体现在三个方面。首先，它首次实现了图片和视频编辑的真正统一，就像发明了一种既能在陆地上行驶又能在水中航行的交通工具。其次，研究团队设计了一套创新的数据制作流程，解决了高质量视频编辑数据稀缺的问题，这就像是建立了一个自动化的内容生产工厂。最后，他们还创建了EditVerseBench这个全面的评测基准，为这个领域提供了标准化的测试平台。

一、万能编辑器的设计理念：让AI像人类一样理解多媒体内容

EditVerse的核心设计理念就像是训练一个多才多艺的艺术家，这个艺术家不仅能画画，还能雕塑，更能制作动画。在技术层面，研究团队的创新思路是将文字、图片和视频都转换成同一种"语言"——一串连续的数字符号。这就像是把不同的乐器演奏的音乐都转换成同一套乐谱记号，让一个指挥家可以同时指挥整个交响乐团。

传统的AI模型就像是专业的单项运动员，有的专门处理图片，有的专门处理视频，它们之间很难相互学习。EditVerse打破了这种局限，采用了一种叫做"交错序列"的设计方法。设想你在阅读一本图文并茂的杂志，文字和图片自然地穿插在一起，共同讲述一个故事。EditVerse就是这样处理多媒体内容的，它把用户的指令文字、输入的图片或视频片段，以及期望的输出结果，都串联成一个连贯的序列，让AI能够像人类一样理解它们之间的关系。

这种设计的巧妙之处在于，它利用了一种叫做"自注意力机制"的技术。这个机制就像是一个善于观察的侦探，能够同时关注到证据链条中的每一个环节，并发现它们之间的关联。当AI看到"把这个视频中的猫变成狗"这样的指令时，它不仅要理解文字的含义，还要识别视频中猫的位置和特征，然后想象出替换成狗之后应该是什么样子。通过自注意力机制，模型可以在处理任何一个部分时，都参考到整个上下文的信息。

为了让AI更好地理解不同类型内容的位置关系，研究团队还设计了一种特殊的"位置编码"系统。这就像是给每个内容元素都贴上了一个多维的地址标签。对于图片和视频，这个标签包含了高度、宽度、时间和在整个序列中的位置四个维度的信息。这样，AI就能准确知道某个像素点是在图片的左上角还是右下角，是在视频的第一帧还是最后一帧，以及它在整个编辑指令中处于什么位置。

二、数据制作工程：从无到有构建AI训练素材

训练一个强大的AI模型就像是培养一个见多识广的专家，需要大量优质的学习材料。然而，与图片编辑领域已有丰富的训练数据不同，视频编辑领域的高质量数据异常稀缺。这就像是想培养一个既懂中文又懂英文的翻译，但市面上能找到的中文教材很多，英文教材却很少。研究团队面临的挑战是如何创造出足够多样化和高质量的视频编辑训练素材。

为了解决这个问题，研究团队设计了一套完整的数据制作流水线，就像是建立了一个内容生产工厂。这个工厂有多条不同的生产线，每条生产线负责制作特定类型的编辑样本。第一条生产线专门处理物体的添加和移除。工厂首先使用先进的物体检测工具来识别视频中的各种物体，然后使用专门的"橡皮擦"工具来移除这些物体，或者在指定位置添加新的物体。这个过程就像是一个熟练的魔术师，能够让物体在视频中神奇地出现或消失。

第二条生产线专注于物体替换任务。当需要把视频中的一只猫换成一只狗时，工厂首先识别出猫的准确位置和轮廓，然后使用AI的想象力来构思替换后的场景描述，最后使用专门的图像生成技术来完成替换。这个过程需要精确的控制，确保新物体不仅外观合适，还要与周围环境和光照条件保持一致。

第三条生产线负责风格转换任务。比如把普通的真实视频转换成卡通风格，或者把彩色视频转换成素描风格。传统的风格转换方法往往在处理复杂场景时效果不佳，研究团队采用了一种创新的方法：先对视频的第一帧进行风格转换，然后使用这个转换后的第一帧作为参考，生成整个视频的风格化版本。这确保了整个视频在风格上的一致性。

第四条生产线处理相机运动变化。现代视频制作中，相机的运动（如左右平移、上下俯仰、推拉缩放）是重要的视觉效果。研究团队选择了10种常见的相机运动模式，使用专门的工具来生成相应的训练数据。这让AI学会了如何根据指令来改变视频的视角和观看角度。

整个数据制作过程还包括一个重要的质量控制环节。就像是工厂的质检部门，研究团队使用先进的视觉语言模型来评估生成的训练样本质量。这个质检系统会从多个角度评估样本：指令遵循程度、编辑质量、背景保持、视频清晰度、时间一致性等。只有通过严格质检的样本才会被纳入最终的训练数据集。通过这种方式，研究团队最终获得了23.2万个高质量的视频编辑样本，这为EditVerse的训练提供了坚实的基础。

三、训练过程：让AI掌握编辑的艺术

训练EditVerse就像是培养一个全能的艺术学徒，这个学徒需要同时掌握绘画、雕塑、摄影和电影制作等多种技能。整个训练过程使用了一个规模达到20亿参数的transformer模型架构，这就像是为学徒配备了一个超级强大的大脑，能够同时处理和记忆大量的信息。

训练数据的组合就像是为学徒准备的多样化课程表。整个训练集包含约190万个图片生成样本、390万个视频生成样本、600万个图片编辑样本和28.8万个视频编辑样本。这种混合训练的策略非常关键，因为图片和视频之间存在着深层的共性。当AI学会如何在图片中给花朵添加蝴蝶时，这种知识可以自然地迁移到视频编辑中，帮助它理解如何在视频中添加飞舞的蝴蝶。

训练过程采用了一种叫做"流匹配"的技术，这个技术就像是教AI如何逐步从混乱走向有序。训练开始时，AI看到的是完全随机的噪声图像，然后它需要学会一步一步地将这些噪声转换成有意义的图片或视频。这个过程就像是教一个学生如何从一张白纸开始，逐步画出一幅完整的画作。

特别有趣的是，研究团队发现了一种"知识迁移"现象。当AI在大量图片编辑数据上训练后，即使没有见过某些特定的视频编辑任务，它也能够凭借从图片编辑中学到的知识来完成这些任务。这就像是一个学会了在纸上画画的艺术家，即使没有专门学过在画布上作画，也能够运用相同的技巧在画布上创作。这种现象表明，图片和视频编辑在本质上确实存在着共同的原理和规律。

训练过程中还有一个重要的设计叫做"位置感知"。由于EditVerse需要处理不同尺寸的图片和不同长度的视频，研究团队设计了一种特殊的位置编码机制，让AI能够理解每个像素或视频帧在整体中的位置。这就像是给AI配备了一个精确的GPS系统，让它能够准确定位需要编辑的区域。

四、性能表现：与顶尖方法的较量

为了全面评估EditVerse的能力，研究团队不仅在现有的标准测试集上进行了评估，还专门创建了一个新的综合评测基准EditVerseBench。这个基准就像是为AI编辑能力设计的"高考"，包含了20种不同类型的视频编辑任务，涵盖了从基础的物体添加删除，到复杂的风格转换和相机运动变化等各个方面。

测试结果显示，EditVerse在几乎所有指标上都超越了现有的开源方法，甚至在某些方面与商业级的方法相媲美。在编辑质量方面，EditVerse获得了7.65的评分（满分为9分），而之前最好的开源方法只有5.89分。这相当于从"及格"水平跃升到了"优秀"水平。在文本对齐方面，也就是AI理解和执行用户指令的准确程度，EditVerse达到了98.56%的得分，这意味着它几乎总是能够准确理解用户想要什么。

特别令人印象深刻的是，EditVerse展现出了"举一反三"的能力。在训练数据中，它只学习了有限的几种编辑任务，但在测试时却能够完成训练中从未见过的复杂编辑任务。比如，虽然训练数据中没有专门的"改变材质"任务，但EditVerse却能够成功地将视频中的木桌变成玻璃桌，或者将普通的乌龟变成水晶质感的乌龟。这种能力的出现，就像是一个学会了基本绘画技巧的学生，突然发现自己也能够创作雕塑作品一样神奇。

在用户体验测试中，研究团队邀请了大量用户对不同方法的编辑结果进行盲测比较。结果显示，用户更倾向于选择EditVerse的编辑结果，认为它在指令遵循、质量保持和整体视觉效果方面都更胜一筹。特别是在保持原视频中未编辑区域不变这一点上，EditVerse表现尤为出色，这对于实际应用来说非常重要。

研究团队还发现了一个有趣的现象：在某些情况下，EditVerse生成的结果甚至比训练数据中的"标准答案"质量更高。这是因为EditVerse通过跨模态学习，整合了来自图片生成、图片编辑、视频生成等多个领域的知识，形成了比单一任务训练更强的综合能力。这就像是一个既学过音乐又学过绘画的艺术家，在创作时能够融合多种艺术形式，创造出超越单一领域的作品。

五、技术创新的深度剖析

EditVerse的技术创新不仅体现在整体架构设计上，更体现在许多精妙的技术细节中。其中最重要的创新之一是"四维旋转位置编码"的设计。传统的位置编码就像是给内容贴上简单的门牌号，而EditVerse的位置编码更像是一个立体的坐标系统，能够同时标记内容在高度、宽度、时间和序列中的四个维度位置。

这种设计的巧妙之处在于它能够让AI精确理解复杂的空间-时间关系。当用户说"在视频的左上角添加一只蝴蝶"时，AI需要同时理解"左上角"这个空间概念和"在整个视频过程中"这个时间概念。四维位置编码就像是给AI配备了一个精密的测量仪器，让它能够准确定位到每一个像素在整个四维空间中的位置。

另一个重要创新是"自适应序列长度处理"机制。不同的编辑任务需要处理的内容长度差异很大，有些任务只需要处理一张图片，有些任务需要处理长达数分钟的视频。EditVerse就像是一个有弹性的容器，能够根据任务需求自动调整自己的处理能力。这种设计不仅提高了处理效率，还确保了不同类型任务的编辑质量。

在训练策略方面，研究团队采用了一种叫做"渐进式难度提升"的方法。训练初期，AI主要学习简单的编辑任务，比如改变物体颜色或添加简单装饰。随着训练的进行，逐渐引入更复杂的任务，如风格转换、相机运动变化等。这种训练方式就像是教小孩学数学，先学加减法，再学乘除法，最后学微积分，循序渐进地提升AI的编辑能力。

研究团队还开发了一套独特的"质量感知训练"机制。在训练过程中，AI不仅要学会如何编辑，还要学会如何评估编辑质量。这就像是培养一个艺术家的同时，也培养他的审美能力和自我批评能力。这种机制让EditVerse在生成编辑结果时，能够自我监督和优化，确保输出的质量。

六、实际应用场景与未来展望

EditVerse的应用前景就像是打开了一扇通往创意世界的大门。在内容创作领域，它可以大大降低视频制作的门槛和成本。普通用户不再需要掌握复杂的视频编辑软件，只需要用自然语言描述自己的想法，AI就能帮助实现。比如，一个旅游博主可以轻松地将夏天拍摄的海滩视频转换成冬天的雪景，或者在视频中添加一些特殊效果来增强视觉冲击力。

在教育领域，EditVerse可以成为强大的教学辅助工具。历史老师可以通过编辑历史纪录片来突出重点内容，科学老师可以在实验视频中添加标注和解释，语言老师可以制作多语言版本的教学视频。这种灵活的编辑能力可以让教育内容更加生动有趣，提高学习效果。

在商业应用方面，EditVerse为广告制作、产品展示、品牌推广等领域带来了新的可能性。企业可以快速地为不同市场制作本地化的宣传视频，或者根据季节变化调整产品展示视频的背景和氛围。这种高效的内容制作能力可以显著降低营销成本，提高市场响应速度。

然而，如同任何强大的技术工具，EditVerse也面临着一些挑战和限制。首先是计算资源的需求。由于采用了复杂的自注意力机制，处理高分辨率或长时间的视频需要大量的计算资源，这可能限制了它在普通设备上的应用。研究团队正在探索更高效的模型压缩和优化技术，以降低计算需求。

其次是对复杂场景的处理能力。虽然EditVerse在大多数编辑任务上表现出色，但在处理非常复杂的场景（如多个物体同时运动、复杂的光影变化等）时，仍然可能出现一些不完美的结果。这需要进一步提升训练数据的质量和多样性，以及改进模型的架构设计。

在伦理和安全方面，强大的视频编辑能力也带来了潜在的风险。如何防止技术被恶意使用来制作虚假信息或误导性内容，是整个研究社区需要共同面对的挑战。研究团队建议在技术开发的同时，也要建立相应的检测和防护机制。

展望未来，EditVerse代表的统一多媒体编辑技术将继续朝着更智能、更高效、更易用的方向发展。随着计算硬件的进步和算法的优化，我们有望看到这类技术在普通消费设备上的广泛应用。同时，随着训练数据质量的提升和模型能力的增强，AI编辑助手将变得更加智能，能够理解更复杂的创意意图，产生更加出色的编辑效果。

说到底，EditVerse的真正价值不仅在于它的技术先进性，更在于它为普通人提供了强大的创意表达工具。在这个视觉内容日益重要的时代，让每个人都能够轻松地创作和编辑高质量的视频内容，这本身就是一个具有深远意义的目标。正如Adobe一直致力于"让每个人都能创造"的使命一样，EditVerse代表了我们朝这个目标迈出的重要一步。无论是专业的内容创作者还是普通的社交媒体用户，都将从这种技术进步中受益，获得更强的创意表达能力和更高的内容制作效率。

Q&A

Q1：EditVerse能做哪些具体的视频编辑任务？

A：EditVerse可以完成20多种不同的视频编辑任务，包括添加或移除物体、改变物体颜色和材质、转换视频风格（如卡通化、素描化）、调整相机运动、改变天气场景（如添加下雪效果）、检测编辑区域、以及根据第一帧编辑内容来编辑整个视频等。它就像一个万能的视频编辑助手，只需要用自然语言描述想要的效果即可。

Q2：EditVerse与传统视频编辑软件有什么不同？

A：最大的不同是EditVerse使用自然语言指令而不是复杂的操作界面。传统软件需要用户掌握各种工具和技巧，而EditVerse只需要说出想要的效果，比如"把这个视频中的猫变成狗"或"给场景添加下雪效果"。此外，EditVerse可以同时处理图片和视频编辑，并且具有跨任务学习能力，能完成训练时从未见过的编辑任务。

Q3：普通用户现在能使用EditVerse吗？

A：目前EditVerse还是Adobe研究团队的研究项目，尚未作为消费级产品发布。不过，这项技术展示了未来视频编辑工具的发展方向。Adobe作为创意软件的领导厂商，很可能会将这些技术逐步整合到其现有产品中，让更多用户能够享受到AI驱动的智能编辑功能。