AI视频目标移除：基于Minimax的高质量方法

MiniMax-Remover是什么

MiniMax-Remover 是一种创新的视频目标移除技术，专为解决传统方法中存在的幻觉生成、视觉伪影以及推理速度不足等问题而设计。该方案采用了两阶段优化策略：第一阶段基于精简版的DiT架构，通过移除文本输入模块和交叉注意力机制，显著降低了模型复杂度；第二阶段则创新性地引入了最小最大优化策略对模型进行蒸馏训练，从而有效识别并消除对抗性噪声输入。得益于此方法，MiniMax-Remover仅需6次采样即可完成目标移除任务，并且完全摒弃了分类引导图（CFG）的依赖，实现了当前领先的视频目标移除效果和更高效的推理性能。

MiniMax-Remover的主要功能

• 高效的视频目标移除能力：采用创新的两阶段处理流程，第一阶段通过精简DiT架构去除冗余组件（如文本输入模块和交叉注意力层），打造轻量化高效的基础模型；第二阶段则利用最小最大优化策略对模型进行蒸馏训练，进一步提升内容生成质量和推理效率。