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VACE 是一个全能型视频创作与编辑模型,支持参考图生成视频(R2V)、视频到视频编辑(V2V)以及蒙版视频编辑(MV2V)等多种任务。用户可以在这些任务之间自由组合,实现从视频生成到精细化编辑的一站式工作流。该项目发表于 ICCV 2025,代表了视频生成与编辑领域的前沿水平。
该作品在可信度与规范性方面存在明显不足，但视频生成编辑功能具有较高实用性。适合对前沿技术感兴趣的专业创作者使用，但需谨慎评估代码维护状态。
外部链接为 GitHub 主页，且属于白名单托管平台。但未见明确的许可证声明及更新记录（changelog），仅存在 GitHub 存储仓库，无法验证代码维护活跃度与项目合法性。
缺乏完整功能列表描述与边界情况说明，用户输入校验机制不透明，核心功能可靠性难以评估。需通过实际测试来确认视频生成与编辑任务的稳定性。
支持 Windows 平台及双语（中文/英文），但未明确说明跨平台兼容性，可能仅适用于特定系统环境。适应性强且无语言限制。
仅有 GitHub 地址作为来源，并无文档、许可证或 changelog 的明确声明。版本号缺失，无法验证代码维护历史与规范性。
基于 ICCV 2025 发表成果，具备视频生成和编辑任务的高级能力。适合追求前沿技术的创作者群体，并能高效解决从 R2V 到 MV2V 的全流程创作痛点。
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@alivilab-vace
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