在影视创作、短视频制作日益普及的今天，如何高效修复视频瑕疵或实现视频创意编辑，一直是行业痛点。2025年3月，腾讯联合中国香港中文大学等研究机构开源了一款名为VideoPainter的视频编辑工具（Github仓库：VideoPainter.git）。

1.解决什么问题？

传统视频修复技术常面临三大难题：

完全遮挡目标的生成（如被物体遮挡的人物或背景）；背景保留与前景生成的平衡（修复时既要保留原有背景，又要自然生成新内容）；长视频中的对象一致性（例如修复后的人物在长时间片段中形象不连贯）。VideoPainter通过技术创新逐一攻克了这些难题，成为首个支持任意长度视频修复与编辑的开源框架。

2.核心技术：双分支架构与智能控制

VideoPainter的核心设计理念是“分工协作”：

双分支架构：将视频处理分为背景分支和前景分支。背景分支通过轻量级编码器（仅占模型总参数6%）提取原始视频的上下文信息，确保背景细节不丢失；前景分支则专注于生成被遮挡或需要修改的部分，例如替换人物服装或添加虚拟道具。ID重采样技术：在修复长视频时，系统会自动对目标区域（如人物面部）进行特征采样，确保即使跨越多个场景，修复对象的身份特征（如外貌、动作）也能保持一致。插件式控制：支持与多种预训练模型（如Diffusion Transformer）或社区开发的风格化插件（如动漫特效LoRA）无缝结合，用户可自由搭配工具链。

3.功能亮点：从修复到创意编辑一键修复复杂瑕疵：无论是移除视频中的移动物体、水印，还是修复因拍摄失误导致的画面缺损，用户只需框选目标区域，VideoPainter即可自动填充高质量内容。文本指令驱动编辑：输入“给天空添加彩虹”或“将人物外套换成红色”等指令，工具通过视觉语言模型解析需求，生成符合描述的修改效果，支持添加、删除、替换对象及属性调整。超长视频处理能力：可处理超过1小时的视频片段，并通过智能分段确保全局一致性，解决了传统工具仅支持短片段的问题。行业领先的数据支持：配套开源的VPData和VPBench数据集包含39万段标注视频，涵盖物体、人物、风景等多样化场景，为训练和评估提供坚实基础。4.应用场景：赋能多领域创作影视后期：快速修复穿帮镜头或替换绿幕背景，节省大量人工成本。直播与短视频：实时移除直播画面中的干扰物（如误入镜的路人），或为商品视频添加动态标签。文化遗产保护：修复老电影、古籍影像，还原历史场景细节。教育培训：制作教学视频时，可动态添加注释或虚拟实验设备，提升学习体验。广告营销：根据地域或用户偏好，批量生成不同版本的广告片，例如替换背景城市或调整产品颜色。

5.开源意义：降低技术门槛

腾讯将VideoPainter开源，配套提供完整代码、预训练模型及教程（GitHub仓库与微信公众号“蚝油菜花”持续更新），极大降低了开发者和创作者的使用门槛。无论是个人UP主还是企业团队，均可基于该工具快速搭建定制化视频处理流程。此外，其插件化设计鼓励社区贡献新功能，推动技术生态持续进化。

6.视频编辑的“智能革命”

VideoPainter不仅实现了技术指标的突破（在视频质量、文本对齐等8项关键指标中达到最优），更以开源模式推动了行业协作。随着AI技术的进步，未来它或将进一步融合实时渲染、3D建模等功能，成为数字内容生产的核心工具之一。对于创作者而言，这意味着更低的成本、更高的自由度——只需发挥想象力，剩下的交给AI。