SeedVR：在扩散Transformer中播撒无限可能，迈向通用视频修复

王建一, 林志杰, 魏萌, 杨策元, 肖飞, 罗志强, 蒋璐

CVPR 2025 (亮点论文)

SeedVR的意义：传统修复模型因生成能力有限，在真实世界和AIGC视频修复中表现欠佳。近期基于扩散的模型通过类似ControlNet或适配器的架构引入扩散先验，虽有所改进，但仍受限于先验本身的约束：这些模型存在与先验相同的偏差（如对小文字和人脸的生成能力有限），且仅支持固定分辨率（如512或1024）。因此，现有基于扩散的修复模型大多依赖分块采样——将输入视频分割为时空重叠块，并在每个扩散步骤用高斯核融合这些块。为确保输出连贯无块状边界所需的大重叠区域（如块大小的50%），往往导致推理速度显著下降，处理高分辨率长视频时效率问题尤为突出。SeedVR采用最先进的视频生成训练流程，攻克基于扩散修复的核心难题：无需依赖任何预训练扩散先验即可实现任意分辨率修复，并引入适用于视频修复的先进视频生成技术。作为有史以来最大的通用视频修复扩散Transformer模型，我们期待SeedVR能推动前沿修复技术发展，并启发未来大视觉模型在真实世界视频修复中的应用研究。

📮 重要说明

局限性：当前为原型模型，性能可能与论文存在差异。本方法对严重退化和大范围运动场景的鲁棒性有待提升，与现有方法存在部分共性缺陷（如无法完全消除退化或生成不自然的细节）。此外，由于强大的生成能力，在处理轻微退化输入（如720p AIGC视频）时可能过度生成细节，偶尔导致结果过锐化。

✍️ 引用

@article{wang2025seedvr2,
      title={SeedVR2: One-Step Video Restoration via Diffusion Adversarial Post-Training},
      author={Wang, Jianyi and Lin, Shanchuan and Lin, Zhijie and Ren, Yuxi and Wei, Meng and Yue, Zongsheng and Zhou, Shangchen and Chen, Hao and Zhao, Yang and Yang, Ceyuan and Xiao, Xuefeng and Loy, Chen Change and Jiang, Lu},
      booktitle={arXiv preprint arXiv:2506.05301},
      year={2025}
   }

@inproceedings{wang2025seedvr,
      title={SeedVR: Seeding Infinity in Diffusion Transformer Towards Generic Video Restoration},
      author={Wang, Jianyi and Lin, Zhijie and Wei, Meng and Zhao, Yang and Yang, Ceyuan and Loy, Chen Change and Jiang, Lu},
      booktitle={CVPR},
      year={2025}
   }

📜 许可证声明

SeedVR 与 SeedVR2 均遵循 Apache 2.0 开源协议授权使用。

SeedVR：在扩散Transformer中播撒无限可能，迈向通用视频修复

SeedVR的意义：传统修复模型因生成能力有限，在真实世界和AIGC视频修复中表现欠佳。近期基于扩散的模型通过类似ControlNet或适配器的架构引入扩散先验，虽有所改进，但仍受限于先验本身的约束：这些模型存在与先验相同的偏差（如对小文字和人脸的生成能力有限），且仅支持固定分辨率（如512或1024）。因此，现有基于扩散的修复模型大多依赖分块采样——将输入视频分割为时空重叠块，并在每个扩散步骤用高斯核融合这些块。为确保输出连贯无块状边界所需的大重叠区域（如块大小的50%），往往导致推理速度显著下降，处理高分辨率长视频时效率问题尤为突出。SeedVR采用最先进的视频生成训练流程，攻克基于扩散修复的核心难题：无需依赖任何预训练扩散先验即可实现任意分辨率修复，并引入适用于视频修复的先进视频生成技术。作为有史以来最大的通用视频修复扩散Transformer模型，我们期待SeedVR能推动前沿修复技术发展，并启发未来大视觉模型在真实世界视频修复中的应用研究。

📮 重要说明

✍️ 引用

@article{wang2025seedvr2,
      title={SeedVR2: One-Step Video Restoration via Diffusion Adversarial Post-Training},
      author={Wang, Jianyi and Lin, Shanchuan and Lin, Zhijie and Ren, Yuxi and Wei, Meng and Yue, Zongsheng and Zhou, Shangchen and Chen, Hao and Zhao, Yang and Yang, Ceyuan and Xiao, Xuefeng and Loy, Chen Change and Jiang, Lu},
      booktitle={arXiv preprint arXiv:2506.05301},
      year={2025}
   }

@inproceedings{wang2025seedvr,
      title={SeedVR: Seeding Infinity in Diffusion Transformer Towards Generic Video Restoration},
      author={Wang, Jianyi and Lin, Zhijie and Wei, Meng and Zhao, Yang and Yang, Ceyuan and Loy, Chen Change and Jiang, Lu},
      booktitle={CVPR},
      year={2025}
   }