谷歌AI黑科技：重塑已录制视频，人人都能实现专业级后期效果

对稳定扩散生成的 ReCapture 视频进行编辑，可能需要投入大量的时间和精力。不过现在有一些工具可以简化相关流程。这些工具通常会利用先进的图像处理和视频编辑技术，帮助用户更高效地完成任务。

为了更好地理解这一点，我们首先需要了解视频编辑的一些基本原理。通常，视频编辑涉及对一系列图像帧进行处理，每一帧都是一个独立的图像。考虑到传统视频编辑软件的复杂性，ReCapture 的出现为 4D 图像处理开辟了新的可能性。这意味着用户可以直接在三维空间中对视频内容进行修改，类似于 Stable Video Diffusion 那样，从而改变视频的整体效果。

目前有四种主要方法可以实现这一目标。第一种方法是使用"操控视频"，它允许用户调整视频中特定对象的运动轨迹。另一种方法是通过 CAT3D 插件将传统的视频编辑操作转化为对视频内容的三维修改，从而实现更高级的编辑效果。此外，这种技术还能够应用于风格迁移和对象替换等任务。第一种方法可以在较短的时间内快速完成编辑。

第二种方法允许用户控制视频中特定元素的外观，通过改变视频中某些物体的颜色和材质，从而实现风格的转换。使用 LoRA（低秩适应）技术可以进一步提升编辑效率，因为它允许用户在不重新训练整个模型的情况下，实现对视频风格的精细调整。而且，微调 LoRA 还可以帮助用户优化视频中的视觉效果以及提高生成质量。若想实现对视频风格的深度定制，则需要进行训练、调整以及色彩校正。

总而言之，ReCapture 为视频编辑领域带来了革命性的变化，使得用户能够更轻松地实现各种复杂的编辑效果，即便没有专业的视频编辑技能也可以做到。与此同时，如果能将视频内容与人工智能技术相结合，或许能够催生出更多创新应用，就像 Veo 模型那样，能够根据文本描述生成高质量的视频内容。此外，Meta 最近发布的 Movie-Gen 模型以及 OpenAI 备受关注的 Sora 模型，也展示了人工智能在视频生成领域的巨大潜力。未来，视频 AI 模型有望像 Runway 公司的 Gen-3Alpha 模型一样，为视频编辑生成带来更多可能性。