超越Runway！Adobe發布新神器：P視頻比P圖還簡單

新智元報道

編輯：LRST

【新智元導讀】全新AI工具EditVerse將圖片和視頻編輯整合到一個框架中，讓你像P圖一樣輕松P視頻。通過統一的通用視覺語言和上下文學習能力，EditVerse解決了傳統視頻編輯復雜、數據稀缺的問題，還能實現罕見的「涌現能力」。在效果上，它甚至超越了商業工具Runway，預示著一個創作新紀元的到來。

你是否曾有過這樣的經歷：

用Hunyuan- Image、nano-banana等各類AI軟件修圖已經得心應手，但面對視頻編輯，卻需要打開有著復雜時間線和特效面板的視頻剪輯軟件（PR/FCPX），瞬間感覺「我不會了」。

圖片編輯和視頻編輯，仿佛是兩個次元的技能樹。

但如果，有一個工具，能讓你像P圖一樣P視頻呢？

今天，這個顛覆性的工具來了！

由香港中文大學、Adobe Research、約翰霍普金斯大學的研究員們聯合推出的EditVerse，是一個劃時代的AI模型，徹底打破了圖片和視頻創作之間的壁壘，用一個統一的框架，實現了對圖像和視頻的自由編輯與生成。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2509.20360

項目主頁：http://editverse.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/

測試代碼：https://github.com/adobe-research/EditVerse

完整結果：http://editverse.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/comparison.html

無論是生成音樂音符特效，還是給跳舞的人物加上一對閃亮的翅膀，你只需要輸入一句話，EditVerse就能幫你實現。

EditVerse視頻編輯能力展示

「數據孤島」

視頻編輯為何如此之難？

長期以來，AI視頻編輯的發展遠遠落后于圖片編輯。究其原因，主要有兩大「天塹」：

1. 架構的「隔閡」：傳統的AI模型，要么是專為圖片設計的，要么是專為視頻設計的。想讓一個圖片編輯模型去處理視頻，或者反之，都極其困難，需要復雜的魔改和適配 。這導致了工具的碎片化。

2. 數據的「饑荒」：高質量的、帶有「編輯指令-編輯后」配對的視頻數據集極其稀少 。相比于數以億計的圖像編輯數據，視頻領域的「養料」嚴重不足，這極大地限制了AI的學習和進化。

這些難題，使得過去的AI視頻編輯工具要么功能單一，要么效果不盡人意，始終無法像圖片編輯那樣靈活和強大。

EditVerse的「破壁」之道

EditVerse的革命性，在于它用一套全新的「世界觀」和方法論，同時解決了架構和數據的雙重難題。

核心思想一：創造一種「通用視覺語言」

EditVerse交錯文本與視覺模式的示例。EditVerse 能夠處理任意分辨率、時長和順序位置的圖像與視頻輸入和輸出。

EditVerse做的第一件事，就是教會AI用同一種方式去「閱讀」世界上所有的視覺信息。它創新地將文本、圖片、視頻全部轉換成一種統一的、一維的「數據流」（Token序列）。這就像是發明了一種「世界語」，讓原本說著不同方言（圖片編碼 vs 視頻編碼）的AI，現在可以用同一種語言進行交流和思考。

核心思想二：強大的「上下文學習能力」

EditVerse 模型結構。研究人員設計了一個統一的圖像和視頻編輯與生成框架，將文本與視覺輸入處理為統一的序列。圖中右側展示了位置信息編碼設計（RoPE位置編碼）。該框架利用全自注意力機制，以促進強大的上下文學習能力，并實現跨模態的高效知識遷移。

有了「通用語言」后，EditVerse采用了一個基于全自注意力機制（Full Self-attention）的強大Transformer架構 。通過將所有信息流在序列維度拼接在一起，EditVerse模型可以直接通過attention的上下文學習能力將不同圖片、視頻和文字中的信息關聯起來。

你可以把它想象成一位「上下文學習大師」，它能一口氣讀完包含指令、原始畫面的整段「數據流」，并精準理解其中每個部分之間的關聯。

比如「把【視頻1】左邊女人的裙子變成【圖2】中的裙子」 ，全注意力機制能準確地將文本指令、視頻中的特定人物和圖片中的服裝關聯起來。

同時，這種設計使得EditVerse能夠靈活處理任意分辨率、任意時長的輸入，真正做到了「隨心所欲」 。

核心思想三：搭建一座「知識遷移的橋梁」

這正是EditVerse最巧妙的地方。因為它使用一套統一的框架同時處理圖片和視頻，所以它能將在海量的圖片編輯數據中學到的知識（比如什么是「火焰特效」、「水彩畫風格」），無縫遷移并應用到視頻編輯任務中。

這座「知識橋梁」極大地緩解了視頻數據稀少的問題，讓模型能夠舉一反三，展現出驚人的創造力和泛化能力。

訓練數據與首個多分辨率視頻編輯評測基準

光有聰明的「大腦」（模型架構）還不夠，還需要海量的「知識」（訓練數據）和公平的「考官」（評測基準）。

面對視頻編輯數據稀缺的困境，EditVerse團隊首先建立了一條可擴展的數據生產線。

他們利用各種先進的專用AI模型，先自動生成海量的視頻編輯樣本（例如物體移除、風格轉換等），然后通過一個視覺語言模型（VLM）進行打分和篩選，最終精選出23.2萬個高質量的視頻編輯樣本用于訓練 。

這批視頻編輯數據，與600萬圖像編輯樣本、390萬視頻生成樣本、190萬圖像生成樣本等海量數據混合在一起，共同訓練EditVerse，從而使模型擁有更好的知識遷移理解能力。

此外，為了科學、公正地評估模型的能力，團隊還推出了業界首個針對指令式視頻編輯的綜合性評測基準——EditVerseBench。這個評測基準包含了100個不同分辨率的視頻，覆蓋了多達20種不同的編輯任務，從簡單的物體添加，到復雜的風格變換，確保能全面地檢驗每個模型的真實水平 。

EditVerseBench示例。EditVerseBench包含200組編輯樣本，均勻分布在20個編輯類別中，視頻涵蓋橫向和縱向兩種方向。

能力展示

當想象力沒有邊界

EditVerse不僅統一了工作流，其編輯效果更是達到了業界頂尖水準，在人工評估（Human Evaluation）上更是超過了商業模型Runway Aleph。

下面通過一些真實的案例，感受它的強大。

EditVerse與過往方法的完整效果對比

為了進行大規模、客觀的自動化評測，團隊從多個角度進行了對于各個模型的評測

• 視頻質量 (Video Quality): 使用與人類審美高度相關的PickScore進行評分 。

• 文本對齊 (Text Alignment): 分別在單幀和整個視頻層面，計算編輯結果與文字指令的語義匹配度 。

• 時間一致性 (Temporal Consistency): 通過計算相鄰幀之間的特征相似度，來判斷視頻是否流暢、無閃爍 。

• 視覺語言模型（VLM）GPT-4o評分（VLM Evaluation）：它會從指令遵循度、編輯質量、背景一致性等多個角度為生成結果打分。

在EditVerseBench基準測試上，EditVerse與現有主流方法進行了對比，結果顯示其全面領先于所有開源模型 。更值得注意的是，在最符合人類偏好的VLM評分上，EditVerse超越了閉源商業模型Runway Aleph。

在EditVerseBench上的定量比較。對于開源研究模型，研究人員比較了兩種無需訓練的方法（TokenFlow和STDF）、一種首幀傳播方法（Se?orita-2M），以及一種基于指令的視頻編輯方法（InsV2V）。最佳結果以粗體標出。還提供了一個商業模型Runway Aleph的結果。盡管由于基礎模型的差異，EditVerse在生成質量上略遜于Runway Aleph，但EditVerse在編輯忠實度上（通過基于視覺語言模型的編輯質量評估）超越了它，與人類評估結果更加一致。

在編輯領域，用戶的真實偏好最有說服力。在真人評測環節中，評測者在不知道模型來源的情況下，對不同模型生成的視頻進行投票。

結果再次印證了EditVerse的優勢：它不僅對開源模型取得了壓倒性的勝利（例如對InsV2V的勝率高達96.9%），面對商業模型Runway Aleph，也有51.7%的用戶認為EditVerse的效果更好。

人類評估結果

EditVerse的「涌現能力」從何而來？

在測試過程中，研究人員發現了一個令人興奮的現象：EditVerse經常能完成一些它從未在視頻數據中學過的任務。

比如，指令是「把烏龜變成水晶材質」或「給天空加上延時攝影效果」，盡管它的視頻訓練集中并沒有這類「材質變換」或「特效添加」的專項數據，但模型依然能出色地完成。

這種「無師自通」的能力，就是AI領域備受關注的「涌現能力」（Emergent Ability）。

這背后的秘密，正是前文提到的那座「知識遷移的橋梁」在發揮關鍵作用。

想象一下，EditVerse就像一位學徒，閱讀了600萬本關于「靜態繪畫」的頂級教材（圖片編輯數據），卻只看了28.8萬份關于「動態影像」的簡報（視頻編輯數據） 。

然而，他從海量繪畫教材中學到了關于光影、構圖、材質、風格的深刻原理。當他處理動態影像時，他能將這些底層藝術原理靈活運用，從而「領悟」出視頻中如何表現「水晶質感」或「天氣變化」，即便簡報里從未提過。

為了驗證這一猜想，團隊進行了一項關鍵的消融實驗：他們拿走那600萬本「繪畫教材」（即移除圖片編輯數據），只用視頻數據來訓練模型。

結果不出所料，新模型的視頻編輯能力發生了斷崖式的下跌。

另外，團隊還發現，如果將視頻生成訓練數據移除，模型效果同樣會下降，這說明了模型是從圖片編輯+視頻生成兩者各取其長，涌現出了視頻編輯的能力。

關于訓練數據的消融研究。

訓練數據消融實驗的可視化結果。圖像數據起到了關鍵作用。

這項實驗無可辯駁地證明了：正是從海量、多樣化的圖像數據中汲取的深層知識，賦予了EditVerse在視頻領域舉一反三、觸類旁通的「涌現能力」。

它甚至能創造出比其訓練數據質量更高的作品，因為它不是在死記硬背，而是在真正地理解和創造 。

將EditVerse的生成結果與真實數據進行比較。結果顯示，EditVerse能夠通過從圖像和視頻生成數據中提取知識，生成質量超越真實數據。

一個創作新紀元的開啟

EditVerse的出現，其意義遠不止于一個強大的工具，它預示著一個全新的內容創作范式的到來，從分離到統一，從繁瑣到簡潔。

EditVerse正在做的，是將專業級的視覺編輯能力，真正地普及給每一個有創意的人。

作者簡介

鞠璇，香港中文大學計算機科學與工程博士生，研究方向為圖像視頻生成、理解生成統一模型等，曾在Meta、可靈、Adobe、騰訊、IDEA、商湯等多個公司實習。

參考資料：

https://arxiv.org/abs/2509.20360