Text2Edit：文本驱动视频广告创作的原生多模态模型（未发布）

综合介绍

Text2Edit 是一个开源项目，托管在 GitHub 上，旨在提供高效的文本编辑和广告生成功能。该项目的主要目标是通过简单易用的界面和强大的功能，帮助用户快速处理文本内容并生成高质量的广告素材。Text2Edit 项目由一组开发者共同维护，代码库公开，用户可以自由访问和贡献。项目的主要编程语言包括 JavaScript、HTML 和 CSS，确保了跨平台的兼容性和良好的用户体验。

技术特点

1. 多模态大语言模型（MLLMs）

多模态大语言模型是该项目的基础，它能够同时处理文本、图像和视频等多种模态的信息。

2. 高帧率采样与慢-快处理技术

为了更好地理解视频中的时空信息，项目采用了高帧率采样和慢-快处理技术：

•  高帧率采样：通过以每秒2帧（fps）的频率采样视频帧，模型能够更敏感地捕捉视频中的时间变化。这种方法显著增强了模型对视频动态变化的理解能力。

•  慢-快处理技术：模型同时使用两条路径处理视频帧。

•  慢路径：以较低帧率（如0.5fps）处理帧，但每帧分配更多token，用于捕捉详细的时空信息。

•  快路径：以高帧率（如2fps）处理帧，但每帧分配较少token，专注于捕捉快速变化的场景。这种双路径策略平衡了视频的时空信息和语义信息，显著提升了模型对视频内容的理解能力。

3. 文本驱动的编辑

文本驱动的编辑机制允许用户通过文本输入精确控制视频编辑的结果。用户可以指定视频的时长、故事线、目标受众、脚本风格、强调的产品卖点等信息。模型根据这些文本提示生成符合用户需求的视频编辑草稿，从而确保输出内容的高度可控性和多样性。

4. 视频编辑的具体实现

•  视频帧的嵌入与处理：视频帧首先通过视觉编码器（如CLIP或OpenCLIP）转换为嵌入向量。这些向量与文本嵌入向量一起输入到LLM中，模型通过自注意力机制处理这些嵌入向量，生成视频编辑的草稿。

•  草稿生成与后处理：模型输出的草稿包括视频剪辑的排列顺序、旁白脚本和装饰元素（如背景音乐、数字人形象等）。这些草稿通过后处理（如语音合成、音乐检索等）最终生成可渲染的视频。