在人工智能技术日新月异的今天，视频内容的创作和编辑正经历着前所未有的变革。阿里巴巴通义实验室推出的VACE（Video Creation and Editing）框架，正是这场变革中的一个耀眼新星。它不仅是一个工具，更是一种全新的创作理念，旨在将多种视频任务整合到一个统一的模型中，实现高效、灵活且富有创意的视频内容生产。
VACE的核心在于其创新的Video Condition Unit（VCU），这是一个能够将文本、图像、视频和遮罩等多种模态输入统一整合的条件单元。这种统一性是VACE能够实现多种任务灵活组合的基础，也是其区别于传统视频编辑工具的关键所在。通过VCU，VACE能够理解并处理各种复杂的输入信息，从而生成高质量的视频内容。
VACE的主要功能：开启视频创作的无限可能
VACE的功能之强大，令人印象深刻。它不仅能够根据文本提示生成视频，还能结合文本和参考图像创造出更具个性化的内容。更令人兴奋的是，VACE还支持视频扩展，能够基于现有视频片段生成新的开头或结尾，这对于短视频创作者来说，无疑是一个福音。
除了生成功能，VACE在视频编辑方面也表现出色。它可以对输入视频进行整体风格转换，无论是色彩化还是风格化，都能轻松实现。此外，VACE还支持遮罩视频编辑，允许用户在指定区域进行编辑，如修复（Inpainting）、扩展（Outpainting）等，这为精细化的视频编辑提供了可能。
更令人惊叹的是，VACE还具备主体移除与重建功能，可以移除视频中的特定主体并填充背景，这在过去需要专业技能和复杂操作才能完成的任务，现在通过VACE可以轻松实现。而VACE最吸引人的地方在于其任务组合与创新能力，可以将多种任务组合在一起，例如参考生成+主体替换、姿态控制+视频扩展等，从而创造出前所未有的视频内容。
VACE的技术原理：多模态输入的强大驱动
VACE之所以能够实现如此强大的功能，得益于其独特的技术原理。VCU作为VACE的核心输入接口，其作用不容小觑。它能够整合多种模态的输入，如文本、图像、视频、遮罩等，并基于统一的格式将输入传递给模型，从而支持多种任务的灵活组合。
Context Adapter结构是VACE的另一个关键技术。它基于Context Adapter，将不同任务的概念（如编辑区域、参考内容）注入模型，并将时间和空间维度的形式化表示，适应不同的任务需求。这种结构使得VACE能够灵活地处理各种不同的视频编辑任务。
扩散模型是VACE生成高质量视频内容的基础。VACE基于扩散模型（如Diffusion Transformer）构建，通过逐步去噪的方式生成高质量的视频内容。这种方法能够有效地减少视频生成过程中的噪声，从而提高视频的质量。
VACE对多模态输入处理的能力也非常出色。它支持文本、图像、视频和遮罩等多种输入模态，并基于特定的编码器映射到统一的特征空间。例如，视频VAE（Variational Autoencoder）处理视频输入，分割和掩码操作处理局部编辑任务。这种多模态输入处理能力使得VACE能够理解并处理各种复杂的输入信息。
在训练与优化策略方面，VACE采用了逐步训练策略，先从基础任务（如修复、扩展）开始，逐步扩展到复杂任务（如组合任务）。同时，VACE还支持全模型微调和上下文适配器微调，后者能更快收敛支持插件式功能。这种训练与优化策略使得VACE能够不断地学习和进步，从而提供更好的视频生成和编辑服务。
VACE的应用场景：创意无限，潜力无限
VACE的应用场景非常广泛，几乎涵盖了所有与视频内容创作和编辑相关的领域。在创意视频生成方面，VACE可以快速根据文本或图片生成广告、动画等创意视频内容，这大大降低了视频创作的门槛，使得更多的人能够参与到视频创作中来。
在视频修复与增强方面，VACE可以修复老视频、填补画面缺失部分或提升视频风格，这对于保护和传承珍贵的历史影像资料具有重要意义。此外，VACE还可以实现高效视频编辑，完成主体替换、动画添加等复杂编辑任务，从而提高视频编辑的效率和质量。
VACE还可以用于视频扩展，为短视频生成新片段，延长视频内容，这对于短视频平台的内容创作者来说，是一个非常实用的功能。更令人兴奋的是，VACE还可以根据用户输入（如姿态、草图）生成个性化视频，这为互动视频创作提供了无限可能。
VACE的出现，无疑为视频内容创作领域带来了一场革命。它不仅降低了视频创作的门槛，提高了视频编辑的效率，还为视频内容的创新提供了更多的可能性。可以预见，在VACE的推动下，未来的视频内容将更加丰富多彩，更加个性化，更加智能化。
项目地址：探索VACE的更多可能
对于对VACE感兴趣的读者，可以通过以下链接了解更多信息：
- 项目官网：https://ali-vilab.github.io/VACE-Page/
- GitHub仓库：https://github.com/ali-vilab/VACE
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.07598
通过这些链接，您可以深入了解VACE的技术原理、功能特点以及应用场景，甚至可以参与到VACE的开发和改进中来，共同推动视频内容创作领域的发展。
