史诗级突破！一个模型让你秒变PS大神，字节最新InstructX仅用“看图”就学会了剪视频

文章主旨：

InstructX 提供了一种统一图像与视频编辑的多模态框架，通过 MLLM 与扩散模型的深度融合，达到了最先进性能并解决了多项技术难题。

关键要点：

• 提出 InstructX 框架，通过 MLLM 和扩散模型结合，实现图像与视频编辑任务的统一建模。
• 采用可学习查询机制和 LoRA 微调，增强模型特征对齐与指令解析能力。
• 创新跨模态迁移训练策略，使模型在仅使用图像数据训练的情况下具备视频编辑能力。
• 显著降低对高质量视频数据的依赖，缓解标注成本高的问题。
• 通过实验验证，InstructX 在多种基准任务中超越现有开源方法，并与闭源方法保持竞争力。

内容结构：

1. 解决的问题：

• 现有 MLLM 与扩散模型融合设计缺乏系统研究。
• 统一图像与视频编辑的困难，尤其是视频数据稀缺的问题。
• 当前模型对 MLLM 的理解与推理能力利用不足。

2. 提出的方案：

• InstructX 框架：将 MLLM 与扩散模型深度融合，通过可学习查询机制优化编辑过程。
• 模态特定特征引入：分别为图像和视频任务设计独立的查询集以优化特征提取。
• 跨模态迁移训练：利用高质量图像数据训练模型，实现视频编辑能力的迁移。

3. 实验与效果：

• 实验验证了不同架构设计的有效性，采用 LoRA 微调加速特征对齐。
• InstructX 在多种图像与视频编辑任务中取得了 SOTA 性能，涵盖风格转换、任务混合等复杂场景。
• 新引入的 VIE-Bench 基准评估了模型在指令遵循、质量一致性等方面的表现，结果优于多数开源方法。

4. 训练策略与技术细节：

• 训练分为特征对齐、全数据训练和质量微调三个阶段，逐步优化编辑能力和生成质量。
• 通过混合图像与视频训练，扩大模型的任务适用范围并提升性能。

5. 消融研究：

• 研究了查询分离设计对性能的影响，发现独立查询集能更好地区分图像与视频模态。
• 验证了多帧视频输入对复杂场景编辑任务的性能提升作用。

文章总结：

InstructX 通过系统性研究与创新设计，解决了图像与视频编辑统一建模的关键问题，为未来的多模态编辑技术研究提供了重要参考。

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