InfinityEdit 係一個影片編輯框架，核心問題唔係單次改一段短片，而係面對持續流入嘅影片，連續套用多個指令，令後一段自然接住前一段，仲要保住畫面連貫。對做長片生成、直播式視覺改寫，或者需要一路加指令一路修正畫面嘅工作流程，佢處理嘅正正就係「編輯唔可以只限喺固定片段內」呢個限制。
佢嘅做法係喺凍結嘅 video diffusion backbone 上面加一個輕量嘅 Edit-Ignition Adapter，令原本負責串流生成嘅模型多咗三層訊息路徑：歷史畫面引導、時間因果注意力，同埋編輯指令注入。生成時只會喺有新編輯指令到達嘅那一段啟動 adapter，之後嘅片段就交回原模型接力，記憶體負擔唔會一路膨脹。
項目提供訓練程式同多輪推理流程，安裝方法都幾直接，先建 Python 3.11 環境，再裝 requirements.txt，之後下載基座模型 Helios-Distilled。訓練分兩階段，第一階段學基本編輯能力，第二階段再針對低噪聲細節同時間權重做修正；推理則會輸出一串 source.mp4、edit_1、edit_2 之類嘅連續結果，方便睇到每次指令點樣疊落去。
同一般固定源片逐格改寫嘅方法相比，InfinityEdit 睇重嘅係「延續」而唔係「覆寫」。呢個取捨令佢更貼近長影片、持續鏡頭、反覆編修呢類工作，但亦意味住訓練資料要先做 VAE latent 同文字 embedding 預處理，流程比即插即用工具重少少。官方展示同評估都集中喺長片生成同多輪 sequential editing，顯示佢嘗試解決嘅唔係單次風格轉換，而係編輯累積後仍然保持穩定。
- 支援多輪順序編輯，每次指令都建立喺上一段已編輯內容之上
- 以凍結 backbone 配合輕量 adapter，改動集中，唔需要重寫整個生成模型
- 適合長片生成、持續鏡頭改寫、分段式影片修正呢類場景
- 訓練同推理都已經拆好流程，但前期資料預處理同模型下載仍然係必要步驟
- 評估重點放喺長序列穩定性同編輯連貫性，而唔係單一片段嘅局部改動
對做影片生成、研究串流式編輯，或者想將文字指令一路疊加到同一條影片流嘅團隊，呢個項目提供咗一個較完整嘅技術路線。佢唔係追求一次過改到最盡，而係用較細嘅介入，令編輯可以一路接力落去，仲保持住原本生成器嘅長片能力。