在视频编辑领域，一项革命性的技术正悄然改变着我们的创作方式。长久以来，视频编辑者面临着一个棘手的问题：如何从视频中移除不需要的物体，同时不留下任何“痕迹”？这些“痕迹”可能包括物体的阴影、在水中的倒影，或是它所引起的光照变化等。想象一下，你正在编辑一段家庭聚会的视频，希望去掉背景中不小心入境的陌生人，但地面上却留下了那个人的影子，这无疑会让人感到十分尴尬。
近日，由浙江大学、昆字节AI、北京大学和香港大学的研究团队联手打造的一项新技术，为这个问题提供了完美的解决方案。这项名为“ROSE：视频中副作用物体的移除”的研究，于2025年8月26日在arXiv预印本服务器上发布（论文编号：arXiv:2508.18633v1）。该技术不仅能够精准移除视频中的目标物体，更能智能处理物体对周围环境产生的各种影响，如阴影、反射、光源变化等。
ROSE系统的核心在于其创新的处理方式。研究团队将物体移除可能产生的“副作用”归纳为五大类：阴影效果、反射效果、光源效果、透明效果和镜像效果。这就像一位技艺高超的画家，在移除画布上的某个物体后，还能巧妙地修补和调整周围的画面，使整幅画看起来依旧和谐自然。
然而，要实现这样的智能处理，高质量的训练数据是必不可少的。传统的数据生成方法往往采用简单的“复制粘贴”策略，但这种方法无法真实模拟物体与环境之间的复杂物理交互。为了克服这一难题，ROSE团队采用了创新的解决方案：利用3D渲染技术生成完美的训练数据。他们收集了28个高质量的虚拟环境，并将其细分为450个独特的场景，涵盖了从城市街道到自然景观的各种环境。
在这些虚拟场景中，研究团队可以精确控制物体的存在与否，从而获得完美对应的“有物体”和“无物体”版本的视频对。这种方法就像拥有一个神奇的摄影棚，可以在完全相同的条件下拍摄两个版本的视频——一个包含某个物体，另一个则完全没有，但所有其他条件都保持一致。通过这种方式，ROSE团队生成了16,678对高质量的视频数据，为AI系统的学习提供了坚实的基础。
ROSE系统的另一个关键技术是智能识别。它能够理解物体与周围环境之间的复杂关系，就像一位经验丰富的室内设计师，能够预见到移除一件家具后需要进行哪些额外的调整。系统通过分析视频中的光线分布、物体材质、空间关系等多重信息，来判断移除目标物体后可能产生的环境变化。例如，当识别到一个发光的灯泡需要被移除时，系统不仅会删掉灯泡本身，还会自动调整周围区域的亮度分布，让整个场景看起来就像从未安装过这个灯泡一样。
为了实现这种智能识别，研究团队设计了一个基于扩散变换器的模型架构。这个架构能够同时处理视频的时间连续性和空间复杂性，确保每一帧的修复都与前后帧保持完美的连贯性。就像一位精密的画家，一笔一笔地“重绘”视频中需要修改的区域。
ROSE团队还为每种“副作用”设计了专门的训练数据和处理策略。他们发现，不同类型的副作用需要不同的处理重点。例如，阴影效果主要考验系统对光照的理解；反射效果则需要系统能够准确建模水面和光滑表面的反射；而光源效果则需要系统具备全局光照计算能力。通过针对性的训练和优化，ROSE系统能够处理各种复杂情况，生成自然逼真的修复结果。
ROSE系统的成功不仅在于其技术创新，还在于其实用价值的体现。在个人用户层面，ROSE技术可以显著提升日常视频编辑体验。无论是旅行视频中意外入镜的路人，还是家庭聚会中的多余物品，都可以被完美移除，同时保持场景的自然真实感。更重要的是，系统能够自动处理这些物体的阴影和反射，避免了手动编辑时常见的“鬼影”现象。
在专业内容创作领域，ROSE的价值更加突出。电影制片人可以在后期制作中轻松移除拍摄现场的设备痕迹，而无需担心留下不自然的光照效果。房地产营销视频可以移除暂时的障碍物，展现房产的最佳状态。教育视频制作者可以清理录制环境中的干扰元素，创造更加专业的视觉效果。
ROSE技术的出现，标志着视频对象移除技术的一个重要里程碑。它不仅解决了传统方法在处理环境交互方面的技术局限，更重要的是建立了一个系统性的框架来理解和处理这类复杂问题。随着技术的不断发展和完善，ROSE及其后续技术有望成为视频编辑工作流程中的标准组件，让视频编辑变得更加智能、易用和高效。
