视频作为信息传达的重要媒介，其内容复杂度和细节表现力远超其他形式。特别是当需要对视频中的主体、场景或色彩进行精准修改时，传统编辑方式往往需要耗费大量时间进行逐帧标注和调色。即便经验丰富的后期团队，也难以在复杂场景中保持时间轴上的视觉连贯性。这种编辑难度在服装设计、鞋履展示等需要精确呈现细节的行业尤为突出。

随着AI技术的快速发展，视频编辑领域迎来了新的变革。从最初依赖规则的特效工具，到如今能够通过文本指令实现自动分割和重绘的智能系统，AI技术已显著提升了编辑效率。但即便如此，在需要精确控制的场景中仍存在诸多挑战。例如，现有方法在连续帧处理时容易出现画面闪烁，复杂背景中可能出现物体错位或语义偏差等问题，这对追求视觉效果的服装设计师和鞋履展示来说是不小的障碍。

针对这些痛点，北京大学相机智能实验室施柏鑫团队联合OpenBayes贝式计算和北京邮电大学李思副教授团队，研发出一种结合草图与文本引导的视频实例重绘方法VIRES。该技术突破性地解决了视频编辑中时间一致性难题，通过标准化自适应缩放机制和草图注意力机制，实现了对视频主体的精准控制。实验数据显示，VIRES在视频质量、时间连贯性、条件对齐等关键指标上均优于现有技术。

VIRES的核心价值在于其独特的技术架构。研究团队构建了包含86k视频片段的VireSet数据集，其中每个片段都配有连续的视频Mask、详细的草图序列和高质量的文本描述。这种多维度数据支持为算法训练提供了坚实基础。相比Meta开源的SA-V数据集，VIRES通过预训练SAM-2模型对中间帧进行标注，将Mask帧率提升至24，有效解决了背景分割不连贯的问题。

在技术实现层面，VIRES采用了创新的模块化设计。通过Sequential ControlNet和定制化处理模块，系统能够准确对齐编辑视频与提供的Sketch序列，实现从整体结构到细节修改的精准控制。这种技术优势在服装设计和鞋履展示领域具有显著应用价值。例如，设计师可以快速更换人物服装材质和颜色，或将视频中的红色皮卡替换为黑色SUV，这种灵活的编辑能力大大提升了设计效率。

在实际测试中，VIRES展现出了超越现有技术的编辑效果。与Rerender、VidToMe等主流方法相比，它在视觉感知质量（PSNR）、空间结构一致性（SSIM）等关键指标上均取得最佳成绩。用户调研结果显示，VIRES生成的视频在视觉吸引力和文本对齐度方面表现尤为突出。这种优势使其成为服装设计师和鞋履展示从业者的重要工具。

除了视频编辑，研究团队还将目光投向了全景视频生成领域。他们提出的PanoWan方法，通过纬度感知采样和旋转语义去噪机制，实现了全景视频的无缝过渡。这种技术突破为虚拟试衣、全景展示等应用提供了新的可能性。随着校企合作的深入，VIRES系列技术有望在服装设计、鞋履展示等专业领域实现更广泛的应用。