ICML 2026｜美图提出BridgeRemoval，让视频消除不再穿帮|bridgeremoval|icml|复杂程度|时序|知名企业|美图|轨迹

消除照片中的路人、杂物，现在已经是节假日出片的“必备神器”，AI消除的能力逐步从图片拓展到视频，但既要补全单帧内容，还要确保单帧内空间连贯性和帧间时序一致性，使得视频目标移除的难度明显上升。

目前主流的方法是基于扩散模型“从噪声到数据”的生成范式，即以无信息的高斯噪声为起点逐步重建，这一过程丢弃了源视频中大量有效的结构与场景先验，在面对大范围遮挡或需要生成复杂物理逻辑的内容时，往往导致物体消除不彻底，或生成与场景相悖的内容，因此一般通过引入参考帧引导机制进行解决，但该机制显著增加了系统复杂性。

对此，美图影像研究院（MT Lab）提出基于随机桥模型的新框架——BridgeRemoval，首次将“视频目标移除”定义为“视频到视频的翻译任务”，通过构建基于随机桥（VP-SDE Bridge）的直接生成路径，更好地平衡背景保真度与生成灵活性，显著提升视频目标移除精准度与画面内容时空逻辑一致性。该成果近期已被机器学习领域三大顶级会议之一的ICML 2026（International Conference on Machine Learning）录用。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2601.12066项目主页：https://bridgeremoval.github.io/

BridgeRemoval的架构是将源视频输入通过冻结的VAE编码器投射至隐空间，基于VP-SDE Bridge 构建一条直接从源视频先验（z_src）到干净目标（z_tgt）的插值轨迹，再通过拼接掩码隐变量（z_M）与源视频隐变量（z_src）作为空间条件，与文本嵌入（c_text）一同输入基于DiT的模型进行速度预测训练。

随机桥

不同于标准扩散模型从随机高斯噪声起步，BridgeRemoval采用基于方差保持随机微分方程（VP-SDE）的桥模型，将被遮挡的源视频天然作为生成过程的强前置约束，生成轨迹牢牢地被锚定在输入源视频的结构之上。模型的训练目标被定义为学习从源到目标的速度场，而非去噪目标，这使得模型能有选择性地只对被遮罩区域进行变换，同时最大程度保真未被遮挡的背景内容。

基于SDE求解器的推理

在推理阶段，BridgeRemoval从源视频隐变量出发，沿所学桥模型的逆向SDE轨迹逐步靠近目标。通过解析推导的修正采样策略，BridgeRemoval保证了生成轨迹严格服从桥约束，从而在目标物体被完全移除后，能够生成背景连贯、时序稳定且画面质量更优的视频。

自适应掩码调制

当直接利用强先验移除大尺寸物体时，模型可能会因“过于忠实”源视频结构，而难以生成大面积的合理新区域。针对这个问题，BridgeRemoval提出了自适应掩码调制策略，即根据掩码的空间特征，动态调节对源视频结构的依赖程度，对有大面积遮挡的区域适当放松对源视频的结构约束，而对于有效的背景区域则保持高度保真。

定量实验结果表明，BridgeRemoval在DAVIS与BridgeRemoval-Bench两个数据集上均取得了最高的PSNR值，同时在CLIP-T上表现极具竞争力，证明了随机桥方案在目标移除与背景保留上达到了最佳平衡。