VACE是什么？

VACE（Video Creation and Editing）是由阿里巴巴通义实验室推出的一站式ai视频生成与编辑统一模型，可以通过统一的模型架构实现多种视频创作和编辑任务。它能用一段文本或图片生成视频，也能对现有视频进行风格转换、修复或扩展。它把多种功能集成在一个模型里，操作方便，适合做创意视频或修复老视频。

VACE核心功能

视频生成：

文本到视频生成：根据文本提示生成视频。

参考到视频生成：结合文本和参考图像生成视频。

视频扩展：基于现有视频片段生成新的开头或结尾。

视频编辑：

视频到视频编辑：对输入视频进行整体风格转换（如色彩化、风格化）。

遮罩视频编辑：在指定区域进行编辑，如修复（Inpainting）、扩展（Outpainting）。

主体移除与重建：移除视频中的特定主体并填充背景。

任务组合：

支持多种任务的灵活组合，例如参考生成+主体替换、姿态控制+视频扩展。

VACE技术原理

Video Condition Unit（VCU）：将文本、图像、视频和遮罩等多种模态输入整合为统一的条件单元，支持多种任务的灵活组合。

Context Adapter结构：通过时间和空间维度的形式化表示，将不同任务的概念注入模型，使其能够适应不同的任务需求。

扩散模型：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。

VACE优势

统一框架：将视频生成和编辑任务整合到一个模型中，减少了任务切换的复杂性。

高效性：在多种任务上达到与特定任务模型相当的性能。

多样性：支持多种任务组合，为视频内容创作提供了更广泛的应用可能性。

VACE应用场景

创意视频生成：快速根据文本或图片生成广告、动画等创意视频内容。

视频修复与增强：修复老视频、填补画面缺失部分或提升视频风格。

高效视频编辑：实现主体替换、动画添加等复杂编辑任务。

视频扩展：为短视频生成新片段，延长视频内容。

互动视频创作：根据用户输入（如姿态、草图）生成个性化视频。

项目资源

项目官网：https://ali-vilab.github.io/VACE-Page/

GitHub仓库：https://github.com/ali-vilab/VACE

技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.07598