EffectErase

一键擦除视频物体,还能无缝插入新内容

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 8 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 171
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

EffectErase 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队FudanCVL
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网为项目主页,未提供在线体验或定价信息,需进一步确认。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型object-removal,video-generation,video-inpainting,video-object-removal,video2video
GitHub 星标★ 171
上线时间2026-03-14 00:00:00
代码更新2026-04-10
仓库体积32.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

EffectErase 是一个基于 CVPR 2026 Highlight 论文的联合视频物体移除与插入框架,旨在解决视频编辑中物体擦除和插入的质量问题。传统视频修复方法通常只关注移除,而无法在移除后自然插入新物体,导致视觉不连贯。EffectErase 通过联合建模移除和插入过程,利用视频生成和视频到视频转换技术,实现了高质量的效果擦除,同时支持在擦除区域无缝插入新物体。其核心能力包括:基于扩散模型的视频修复、时空一致的物体移除、以及可控的物体插入。项目提供 Python 实现,面向视频编辑、影视后期和内容创作场景,能够处理复杂背景下的动态物体,保持帧间一致性。作为早期项目,代码和文档正在完善中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 171

技术标签

核心亮点

  • 联合优化移除与插入,避免二次编辑的伪影
  • 基于扩散模型,时空一致性优于传统修复方法
  • CVPR 2026 Highlight 论文背书,算法有学术保障

不足之处

  • 项目处于早期,代码和文档待完善
  • 依赖视频生成模型,推理速度可能较慢

适用场景

  • 影视后期去除画面中的杂物或临时物体
  • 视频广告中替换或插入产品元素
  • 短视频创作中清除不想要的背景人物

替代项目

ProPainter、E2FGVI、VideoLDM

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