English(EN) AR-Edit: Training-Free Autoregressive Video Editing without Inversion

AR-Edit 实现无需训练、无需反演的实时视频编辑

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-09 05:00

研究人员开发了 AR-Edit，一种新颖的无需训练、自回归视频编辑方法，无需反演。通过分析自回归视频扩散模型中的自注意力动力学，研究团队发现了一个关键的不对称性，其中查询和键特征保持稳定，而值特征编码不断变化的内容。AR-Edit 利用这一点，一次性缓存源值并在去噪过程中注入它们，从而在各种 AR 主干网络上实现高保真、低开销的实时流式编辑。 AI

影响这种新方法通过消除计算成本高昂的反演过程的需求，可以实现实时交互式视频编辑应用程序。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Hovhannes Margaryan, Quentin Bammey, Christian Sandor, Vicky Kalogeiton · 2026-11-09 05:00

AR-Edit：无需微调的自回归视频编辑，无需反演

arXiv:2611.09795v1 Announce Type: new Abstract: Editing a video stream in real time, without access to future frames, is essential for interactive applications. Existing training-free video editing methods, however, assume full offline access to the entire sequence, while streami…

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