StructuReiser：一种保留结构的视频风格化方法
StructuReiser: A Structure-preserving Video Stylization Method
AI总结：
本研究提出新型视频风格化方法StructuReiser，通过用户提供的关键帧实现视频转换，在保留目标视频结构与原始特征的同时提升控制度与一致性，还支持实时推理和自定义编辑，适用于交互式创意场景。
摘要：
我们提出了StructuReiser，这是一种新型的视频到视频转换方法，可利用一组用户提供的关键帧将输入视频转换为风格化序列。与现有方法不同，StructuReiser严格遵循目标视频的结构元素，在无缝应用所需风格变换的同时保留原始内容的特征。这实现了传统文本驱动或基于关键帧的方法此前无法达到的控制度与一致性水平。此外，StructuReiser支持实时推理和自定义关键帧编辑，非常适合交互式应用，拓展了创意表达与视频处理的可能性。
英文摘要：
We introduce StructuReiser, a novel video-to-video translation method that transforms input videos into stylized sequences using a set of user-provided keyframes. Unlike existing approaches, StructuReiser maintains strict adherence to the structural elements of the target video, preserving the original identity while seamlessly applying the desired stylistic transformations. This enables a level of control and consistency that was previously unattainable with traditional text-driven or keyframe-based methods. Furthermore, StructuReiser supports real-time inference and custom keyframe editing, making it ideal for interactive applications and expanding the possibilities for creative expression and video manipulation.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
