基于频域关键帧插值去噪的扩散模型视频编辑加速技术研究

为解决扩散模型在视频编辑中计算量大、处理速度慢的问题，研究人员提出频域关键帧插值去噪技术（FKID），通过动态选择语义关键帧并结合傅里叶变换插值算法，将高分辨率长视频处理速度提升3倍以上，同时保持CLIP、DINO等美学指标领先性能。该研究为实时视频生成与编辑提供了高效解决方案。

　　

在视频编辑领域，扩散模型（Diffusion Models）已成为生成高质量内容的主流框架，但其空间域逐帧去噪的计算密集型特性导致处理高分辨率、长视频时效率低下，生成一段480p的120帧视频甚至需要超过10分钟。这种延迟严重制约了社交媒体、新闻播报等实时性要求高的应用场景。尽管现有方法如RAVE、Tune-A-Video等通过文本引导实现了创意编辑，但普遍存在计算冗余问题——视频连续帧间的高相似性未被充分利用。

针对这一瓶颈，杭州电子科技大学的研究团队在《Neurocomputing》发表了一项突破性研究。他们发现视频帧的频域特征（如傅里叶变换后的振幅谱）能有效保留纹理一致性，而相位谱则承载内容信息。基于此，团队开发了频域关键帧插值去噪技术（Frequency-domain Keyframe Interpolation Denoising, FKID），通过动态选择语义关键帧并利用频域插值重建中间帧，将传统算法的计算量降低三分之二。实验显示，该方法仅需1分46秒即可生成10步优化的视频，如"蓝熊水上行走"等复杂场景，同时维持CLIP（跨模态相似度评估）和DINO（自监督视觉特征）指标的领先水平。

关键技术包括：1）基于DAVIS数据集视频和网络采集的主角图像构建测试集；2）采用BLIP-diffusion预训练模型实现文本-图像对齐；3）通过动态阈值（Thrd）控制频域高低成分的保留比例；4）开发频域插值模块重构非关键帧。

研究结果
频域特征分析：通过二维傅里叶变换证实，遮蔽频谱中心低频区域会强化边缘细节（高频主导），而振幅谱能保持原始图像90%以上的纹理一致性，为频域插值提供理论基础。

关键帧动态选择：基于帧间语义相关性（如CLIP特征距离）自适应选取关键帧，较固定间隔法减少40%冗余计算，同时确保重要内容（如运动主体）的精确去噪。

频域插值优化：通过分析相邻关键帧的频率成分和时间间隔，动态调整插值权重。当Thrd=0.7时，重建帧的PSNR（峰值信噪比）较传统方法提升2.1dB，显著改善时序连贯性。

性能对比：在480p视频生成任务中，FKID以3倍速度优势超越RAVE（12分30秒/50步）和Tune-A-Video（30分钟），且生成结果在用户调研中获得82%的流畅度偏好率。

该研究首次将频域处理与关键帧机制结合，突破了扩散模型在视频编辑中的效率瓶颈。其创新性体现在：1）通过语义关键帧选择避免冗余计算；2）利用频域线性插值保持运动连续性；3）动态阈值机制实现局部特征优化。这不仅为实时视频生产提供了工具支持，更启发了生成式AI在计算优化方向的新思路——通过挖掘数据本身的时空冗余性来提升效率。未来工作可探索多尺度频域处理或结合光流约束，进一步缩短4K视频的生成周期。