본 논문은 인물 영상 편집 시 프레임 간의 정확한 동기화와 일관성을 유지하면서 고품질의 시각적 수정을 달성하는 Sync-LoRA를 제시합니다. 이미지-to-비디오 확산 모델을 사용하여 첫 번째 프레임을 수정하고 이를 전체 시퀀스로 전파하며, 동기화된 모션 궤적을 갖지만 외형이 다른 페어 비디오를 활용하여 in-context LoRA를 훈련합니다. 자동 생성 및 동기화 기반 필터링을 통해 훈련 예시를 선별하여, 소스 비디오의 모션 단서와 편집된 첫 번째 프레임의 시각적 변화를 결합하도록 모델을 학습합니다. Sync-LoRA는 외형 변경, 객체 추가, 배경 변경 등 다양한 편집에 대해 견고하게 작동하며, 높은 시각적 충실도와 강력한 시간적 일관성을 보입니다.
