Este artículo propone VideoEraser, un novedoso framework que no requiere entrenamiento, para abordar las preocupaciones sobre privacidad, derechos de autor y seguridad derivadas de la explotación de modelos de difusión de texto a vídeo (T2V). VideoEraser está diseñado como un módulo listo para usar que puede integrarse en los modelos de difusión T2V existentes mediante un proceso de dos pasos: Ajuste Selectivo de Incrustaciones Incitadas (SPEA) y Guía de Ruido Resistente a Adversarios (ARNG). VideoEraser previene eficazmente la creación de vídeos que contengan conceptos no deseados, como objetos, estilos artísticos, celebridades y contenido explícito. Los resultados experimentales muestran que VideoEraser supera a los métodos existentes en eficiencia, integridad, fidelidad, robustez y rendimiento de generalización, logrando una reducción promedio del 46 % de contenido no deseado en cuatro tareas, alcanzando un rendimiento de vanguardia.
