用一句「將男人嘅紅色衫變成藍色」就改完成條片、每個鏡頭都認得返同一個人——呢個係南開大學同騰訊團隊提出嘅 MMLVE-Agent 想要解決嘅痛點。過往影片編輯模型主要處理單鏡頭或幾秒短片，落到幾分鐘、橫跨多個鏡頭嘅長片就容易出現主體身份斷裂、編輯幻覺同時間連續性受損。呢個項目本質係一個異構多智能體框架，結合 LLM 做指令解析、VLM 做鏡頭級拆解同評估，再透過全局記憶卡（Global Memory Card）將 top-k 關鍵幀合成統一參考，確保主體身份唔會跨鏡頭走樣。
團隊同時定義咗 MMLVE 任務嘅三個核心目標：跨鏡頭編輯一致性（CSEC）、多指令解耦（MID）以及對非目標區域嘅零破壞（ZDSS）。其中 Pos-Neg Editing Feedback（P-NEF）令 VLM 評估器可以同時輸出負向提示同正向提示，主動修正錯誤同時保留應有細節，取代坊間常見嘅單向反饋機制。佢哋亦同步推出 MMLVE-Bench 數據集，涵蓋密集異質指令同稀疏隨機分佈嘅實體，對應真實影片剪接場景。
團隊聲稱喺呢個基準上超越咗 Seedance 2.0 等閉源方案，特別喺消除編輯幻覺同保持時空連貫性方面。不過要留意，原始資料只提供項目頁、論文同 benchmark 數據集，並無公開模型權重或安裝入口，想實際部署嘅讀者需要留意後續開源進度。
重點摘要：
- MMLVE-Agent 係一個多智能體影片編輯框架，專門處理多鏡頭長片嘅自然語言指令編輯
- 核心創新在於全局記憶卡同正負反饋機制，前者鎖定跨鏡頭主體身份，後者主動修正編輯錯誤
- 同步推出 MMLVE-Bench 數據集，涵蓋高密度指令同稀疏實體分佈等真實場景
- 團隊報告在自建基準上超越 Seedance 2.0 等閉源方案
- 原始資料未提供模型下載或部署方式，實際可用性有待後續開源進度確認