MiniMax‑Remover翻译站点

MiniMax‑Remover是一款开源且高效的视频物体删除工具，由 Zi Bojia 等人提出，基于《MiniMax‑Remover: Taming Bad Noise Helps Video Object Removal》论文。它通过两阶段的扩散模型结构，在极少推理步数（仅 6 步）中快速、稳健地移除视频中的目标物体，同时避免伪影生成问题。

2. 怎么使用？

1. 安装依赖：执行 pip install -r requirements.txt；

2. 下载模型：通过 huggingface-cli download zibojia/minimax‑remover 获取 VAE、transformer、scheduler 权重；

3. 运行管线脚本：加载视频 frames 和掩膜后执行 Minimax_Remover_Pipeline，指定推理步数、帧数等参数，即可导出已去除目标的视频输出文件。

3. 主要功能

• 快速删除：仅需6次扩散步骤即可完成高质量目标移除。

• 高保真输出：能精准去除目标同时保留背景细节，抑制噪点和伪影。

• 稳健性优越：采用 Minimax 优化策略，使模型在面临对抗“坏噪声”时也能稳定表现。

4. 技术原理

• 简化模型结构：第一阶段去除文本条件与交叉注意力，使用精简 DiT 架构快速训练；

• Minimax 蒸馏：第二阶段通过对抗式训练策略，模型自动识别造成失败的噪声，并学习避免错误生成 ；

• 轻量高效：避开 CFG-guidance，显著降低推理计算量，实现更快速度和更低延迟 。

5. 应用场景

• 影视后期处理：快速移除摄像中不想要的设备、人员或物体。

• 内容清洁化：用于广告、教育视频背景净化或敏感内容剔除。

• 虚拟背景预处理：消除干扰物后更方便进行背景替换与后期合成。

• 数据标注清洗：为训练图像重建模型清除不需要的物体区域。

6. 项目地址

• GitHub 开源仓库：zibojia/MiniMax-Remover 提供源码、模型和示例。

• 论文链接：相关 arXiv 和 PapersWithCode 页面提供原理与实验结果简介 。

• 演示视频：GitHub 页面附带演示视频（可在线查看）。

7. 常见问题（FAQ）

✅ 小结

MiniMax‑Remover 是一款高效、稳健、适合实用的视频目标移除工具，结合快速推理与对抗训练机制，仅需少量计算即可实现高质量输出。它适合视频后期、内容清理与合成应用，也是进行算法性能研究和应用的优秀选择。如果你想了解功能对比、部署技巧或测试效果，我可以继续提供深度建议！