OmniInsert：无需蒙版即可将任意参考图像插入视频的工具

OmniInsert 是一个由字节跳动智能创作实验室开发的研究项目。它是一个无需使用蒙版（Mask）就能将任意参考对象无缝插入到视频中的工具。传统的视频编辑流程中，如果想在视频里加入一个新对象，通常需要手动创建一个精确的“蒙版”来框出这个对象，过程非常复杂且耗时。OmniInsert 的核心功能是利用扩散变换器模型（Diffusion Transformer Models）技术，自动完成这个过程。用户只需要提供一个原始视频和想要插入的对象（可以是一张图片或另一段视频），该模型就能将对象自然地融合到新场景中。它会自动处理光照、阴影和色彩，让插入的对象看起来就像本来就在那个场景里一样。该项目旨在解决数据稀缺、主体与场景融合以及协调性等关键挑战，并推出了一个名为 InsertBench 的新评测标准来衡量其效果。

功能列表

• 无蒙版插入：核心功能，用户无需手动创建蒙版，模型可以自动将参考对象无缝插入目标视频。
• 支持多种参考源：支持从单个或多个参考对象进行插入，参考物可以来自静态图片或视频片段。
• 场景融合：自动调整插入对象的光照、阴影和色调，使其与视频背景的风格保持一致，达到和谐的视觉效果。
• 主体外观保持：通过名为 Subject-Focused Loss 的技术，确保插入的对象在视频中保持清晰的细节和外观一致性。
• 上下文感知：利用 Context-Aware Rephraser 模块理解视频上下文，使插入的对象能更好地融入原始场景。
• 自动化数据管道：项目内部使用名为 InsertPipe 的数据管道，可以自动生成大量用于模型训练的多样化数据。

使用帮助

OmniInsert 目前是一个研究项目，其推理代码尚未公开发布。因此，普通用户还无法直接下载和安装。以下内容基于其发布的技术报告，对未来可能的使用流程和核心技术原理进行详细说明，帮助用户理解其工作方式。

预期使用流程

当 OmniInsert 的代码发布后，其使用流程预计会非常简洁。用户将不再需要专业的视频编辑软件和技能，如 Adobe After Effects 或 DaVinci Resolve 中的动态遮罩（Rotoscoping）技术。

1. 准备素材：
   • 目标视频：准备一个你想要在其中添加对象的视频文件（例如，一段街道风景视频）。
   • 参考对象：准备一个包含你想插入对象的图片或视频（例如，一张特定人物的照片，或一段奔跑的宠物的短片）。
2. 提供输入：
   • 启动 OmniInsert 程序（可能是通过命令行界面或一个简单的图形界面）。
   • 根据指示，指定“目标视频”的文件路径和“参考对象”的文件路径。
3. 启动处理：
   • 执行生成命令。模型会开始分析目标视频的每一帧，同时提取参考对象的核心特征。
4. 自动融合与生成：
   • 模型会自动识别参考对象并将其“贴”在目标视频的合适位置。
   • 在后台，模型会进行复杂的计算，调整插入对象的大小、角度、光照和颜色，使其看起来像是原始视频的一部分。例如，如果原始视频的场景光线昏暗，插入的对象也会被相应调暗。
   • 处理完成后，程序会输出一个新的视频文件。这个新视频就是已经包含了插入对象的结果。

核心技术原理拆解

为了让用户理解 OmniInsert 为何能实现“无蒙版插入”，下面我们用简单的方式介绍其背后的几个关键技术：

1. 扩散变换器模型 (Diffusion Transformer)
   这是 OmniInsert 的技术基础。你可以把它想象成一个技艺高超的“修复画家”。扩散模型的工作方式是先在一个清晰的图像上反复添加微小的噪点，直到图像变成一片随机的雪花点。然后，模型学习如何一步步“撤销”这个过程，即从雪花点中恢复出原始的清晰图像。在 OmniInsert 中，这个过程被用于视频生成：模型不仅仅是恢复图像，而是在恢复图像的过程中，根据你提供的“参考对象”和“目标视频”作为条件，巧妙地将对象画入视频的每一帧。
2. 特定条件特征注入 (Condition-Specific Feature Injection)
   这个机制听起来很复杂，但原理很简单。模型需要同时理解两样东西：一是“目标视频”的场景长什么样，二是“参考对象”长什么样。为了不让这两者信息混淆，模型设计了不同的“通道”来分别注入这两种信息。一个通道专门处理视频背景的特征（比如场景的布局、光线），另一个通道专门处理参考对象的特征（比如这个人的外貌、这只猫的毛色）。通过这种方式，模型可以清晰地知道“要把什么东西放到什么地方去”，从而实现主体和场景的平衡。
3. 渐进式训练策略 (Progressive Training)
   为了让模型更好地平衡视频背景和插入对象，研究人员采用了一种聪明的训练方法。在训练初期，他们让模型更关注参考对象本身，确保模型能准确地画出这个对象。在训练后期，他们逐渐增加目标视频场景的权重，让模型学会如何将这个画好的对象自然地融入周围环境。这个过程就像学画画，先学会画人，再学会把人画在风景里，并处理好光影关系。
4. 插入偏好优化 (Insertive Preference Optimization)
   为了让生成的结果更符合人类的审美，该项目还引入了一种模仿人类偏好的优化方法。研究人员可能会用一组评分标准来告诉模型什么样的插入效果是“好的”（比如，无缝、自然），什么样的效果是“坏的”（比如，有明显的边缘、光照不匹配）。通过这种方式进行微调，模型会逐渐学会生成更逼真、更讨人喜欢的视频。

应用场景

1. 影视后期与特效制作
   在电影或电视剧制作中，经常需要在实拍场景中加入电脑生成的角色或物体。传统方法成本高、周期长。使用 OmniInsert，小型工作室甚至个人创作者可以快速将虚拟角色或道具添加到实拍镜头中，大大降低了特效制作的门槛和成本。例如，在一部科幻短片中，创作者可以轻松地将一个外星生物的图片插入到城市街道的视频中。
2. 广告与市场营销
   广告商可以利用这项技术实现“虚拟产品植入”。例如，可以在已有的热门视频或电影片段中，将某款新发布的产品（如饮料、手机）无缝植入到场景里，而无需重新拍摄。这种方式不仅成本低，而且可以根据不同的市场和受众，快速更换植入的产品。
3. 社交媒体与内容创作
   对于视频博主和内容创作者来说，OmniInsert 提供了一个强大的创作工具。他们可以轻松地将网络上的热门表情包、动漫角色或任何有趣的元素添加到自己的视频中，创造出更具创意和娱乐性的内容，从而吸引更多观众。
4. 个人娱乐与生活记录
   普通用户可以用它来制作有趣的家庭视频。比如，将孩子喜欢的卡通人物插入到他们的生日派对录像中，或者将一只虚拟的宠物添加到家庭生活的日常记录视频里，为生活增添一份乐趣。

QA

1. OmniInsert 和传统的视频抠图、绿幕技术有什么不同？
   最大的不同在于 OmniInsert 不需要“抠图”或“绿幕”。传统技术需要一个纯色背景（如绿色或蓝色）来方便地将主体分离出来，或者需要视频编辑师逐帧手动绘制蒙版来分离主体，这个过程非常繁琐。OmniInsert 则完全自动化，它能直接从普通背景的图片或视频中识别主体，并将其无缝融合到另一个视频里，极大地简化了流程。
2. 这个工具可以插入任何类型的对象吗？
   根据技术报告，该模型旨在支持“任意参考对象”的插入。这意味着无论是人物、动物还是普通物体，理论上都可以作为参考源。它不仅支持单个对象，也支持多个对象。不过，最终效果的好坏可能仍会受到参考对象的清晰度、光照条件以及与目标视频场景的匹配度等因素的影响。
3. OmniInsert 是免费使用的吗？代码什么时候会发布？
   OmniInsert 是一个研究项目，目前其研究论文已经公开。根据其 GitHub 页面上的信息，代码、模型和 InsertBench 评测数据集计划在未来发布给公众，以促进相关领域的研究。项目遵循 Apache-2.0 开源许可证，这意味着一旦发布，它很可能是免费供研究和开发的。
4. 使用这个工具需要什么样的电脑配置？
   虽然官方尚未公布具体要求，但基于其采用的扩散变换器模型，可以预见它将需要较高的计算资源，特别是强大的 GPU（图形处理器）和充足的显存（VRAM）。这类模型在进行推理计算时通常对硬件要求较高，因此在消费级或没有独立显卡的电脑上运行可能会非常缓慢甚至不可行。