ICML 2026｜美圖提出BridgeRemoval，讓視頻消除不再穿幫

隨著人工智慧修圖技術日益普及，在照片中移除路人、雜物早已不是新鮮事，每逢假期出遊後「一鍵消除」幾乎成為許多人必備的後製流程。然而，當這項能力從靜態圖片延伸到動態影片時，技術難度卻大幅攀升——不僅要在每一幀中精準補全被遮擋的景物，還要同時維持單一幀內的空間連貫性與前後幀之間的時序一致性，否則就會出現畫面穿幫、抖動甚至閃爍等惱人的瑕疵。為了突破這項長期困擾業界的瓶頸，美圖公司日前在國際機器學習大會 ICML 2026 上正式發表了一項名為 BridgeRemoval 的創新方法，試圖為影片消除帶來更流暢、更自然的解決方案。

BridgeRemoval 的核心目標是解決影片目標移除過程中時空不一致的難題。與圖片消除相比，影片消除的挑戰在於需要同步處理兩層資訊：一層是空間層——每一幀內部必須保持背景結構的合理與完整；另一層則是時間層——前後幀之間的背景必須連續變化，不能出現突然跳動或分段感。過去許多方法往往只能專注於單一幀的補全，卻忽略了幀與幀之間的關聯，導致結果在播放時產生明顯的視覺瑕疵。BridgeRemoval 正是在此背景下誕生，透過更先進的時空建模機制，讓移除目標後的背景修補能夠同時兼顧兩個維度的穩定性。這項技術的推出，也反映出現階段 AI 影片編輯正在朝向更高階的時空建模邁進。

過去一般消費者若要手動去除影片中的不必要元素，往往需要借助專業軟體逐幀處理，耗時費力，且成果難以掌握。美圖此次提出的 BridgeRemoval 方法，有望大幅降低影片後製的門樻，讓一般使用者也能輕鬆獲得流暢、自然的消除效果。雖然官方並未公開具體的模型架構細節，但從命名與論文摘要推測，BridgeRemoval 很可能是透過「橋接」的設計來連結前後幀的訊息，從而消除過去因斷層造成的穿幫狀況。從技術發表的場合來看，ICML 是機器學習領域的頂尖國際會議，每年吸引全球頂尖研究者與企業參與。美圖能在 ICML 2026 上發表這項成果，本身就代表了其在影像與影片處理領域的研發實力受到學術界認可。

同時也說明了當前 AI 影片編輯的研究熱點正從單純的生成轉向更高品質的編輯與修復，而 BridgeRemoval 正是這波趨勢下的代表性成果。美圖近年來持續投入 AI 影像技術的創新，從最早的圖像美顏、去背，到後來的圖片修復與生成，其技術路徑已逐步延伸至動態影片。這次發表的 BridgeRemoval 補全了其在影片消除上的關鍵拼圖，讓使用者未來在拍攝日常短片或短影音時，無需因為畫面中出現干擾物而重拍，只需一鍵即可讓背景回歸純淨。這對於內榮創作者、電商賣家，甚至一般家庭用戶都有實質幫助。實際上，影片消除的難點不僅在於補全被遮擋的像素，更在於維持前後幀的邏輯流暢。

例如消除一段走動畫面中的行人，背景的紋理與陰影必須隨著鏡頭移動而自然變化，若某幀補全的紋理與前後幀不同，就會產生閃礫效應。BridgeRemoval 之所以強調「穩定性與自然度」，正是針對這類問題進行優化。雖然目前還處於學術發表階段，但這類技術往往很快就能落地為產品功能，屆時使用者只要在 App 中選擇影片、框選目標物件，就能輕鬆完成消除。值得注意的是，BridgeRemoval 的提出也揭示了 AI 模型從靜態到動態的遷移能力正在快速提升。過去許多影像處理模型是針對單張圖片訓練的，套用到影片後往往需要逐幀處理，缺乏時間維度的學習。

而 BridgeRemoval 則明顯是專為影片設計的時空模型，這意味著美圖在模型架構上已經做了針對性的調整，使其能夠捕捉幀與幀之間的關聯。這也讓外界對美圖未來在影片編輯領域的產品路線圖充滿期待。從更大的視角來看，AI 影片編輯正處在技術爆法的窗期。除了美圖以外，多家科技公司也在積極布局影片修復、生成與編輯工具。BridgeRemoval 的出現，不僅為影片消除提供了新的解方，也為業界確立了一項新的標竿。隨著這類方法的進一步完善，未來消費者或許只需透過手機，就能完成專業級別的影片後製，徹底改寫傳統影片創作的工作流。

目前美圖尚未公布 BridgeRemoval 的具體上線時間表，但業內人士預估，這類技術將以軟體升級或新功能的形式逐步整合至美圖旗下產品中。屆時，無論是生活記錄還是商業拍攝，影片中的不必要元素都將不再是麻煩。而這一切的基礎，正是建立在像 ICML 2026 這樣的學術研討會上，研究人員與工程師們為了「讓消除不穿幫」所做的每一次突破。