| SVOR, 2026 |
MUSE erhält Maskenabdeckung über Zeitfenster; DA-Seg adressiert defekte Masken. Sehr passender Forschungsansatz für Restschrift/Flackern; Oscar-Nachweis offen. |
Synchrones Maskenvideo; separate Prompt-API angekündigt, lokaler Pfad braucht Maske. |
Default 20 Schritte, etwa 33 GB; 24 GB mit CPU-Offload. Laufzeit nicht publiziert. |
Code + zwei LoRAs veröffentlicht; CUDA/Modal, Gradio/ComfyUI. |
Code und LoRAs Apache-2.0, Wan2.1-VACE-1.3B-Basis. |
Unbekannt vor Messung; L40S-Szenario unten. |
| ROSE, 2025 |
Lernt Objektentfernung inklusive Schatten/Reflexionen; sinnvoller Wan-Spezialist. Zeitliche Überlegenheit für Captions nicht bewiesen. |
Framegenaues Maskenvideo. |
Default 480×720, Framezahl 16n+1; keine belastbare Laufzeit/VRAM im README. |
Code/Gewichte, CUDA/Modal, HF-Demo. |
Kern/Transformer Apache-2.0; separat mitgelieferte ProPainter-Demo nicht pauschal als Apache behandeln. |
Unbekannt vor Messung. |
| Wan2.1-VACE-14B, Vergleichsbasis |
Größere Variante der bisher verwendeten VACE-Familie; allgemeines Video-Inpainting, kein spezialisierter Caption-Nachfolger. |
Maskenvideo + Prompt. |
Im eigenen Test H100, CPU-Offload,20Schritte; gemessene Laufzeit im Ergebnisbericht. |
Offizielle Diffusers-Gewichte, CUDA/Modal. |
Apache-2.0 laut Modellkarte. |
Gemessene Kosten im Ergebnisbericht; kein API-Fixpreis. |
| LTX2.3-ICEdit-Insight, Apr–Jul 2026 |
Eigener Subtitle-Removal-Adapter; Anbieter beschreibt latente zeitliche Konsistenz. Generiert potenziell auch unmaskierte Details neu: Hände/Gesicht gezielt prüfen. |
Keine manuelle Maske in dokumentierter Subtitle-CLI; Video + Prompt. |
Autoren schätzen 704×1184×97 Frames ≈17GB, 217 Frames ≈20GB+ auf 4090; kein verlässlicher Zeitbenchmark. |
Öffentlicher Code, FP8-Basismodell + LoRA; CUDA/Modal; keine verifizierte gehostete API. |
Adapter Apache-2.0; LTX-2.3 Community License der Basis gilt zusätzlich. |
Unbekannt vor Messung; Download/Kaltstart einrechnen. |
| DiffuEraser, 2025 |
Diffusion mit ProPainter-Prior/zeitlicher Attention; spezifisch gegen unvollständige Füllung und Halluzinationen. |
MP4-Maske mit identischer Framerate, keine nachträgliche abweichende FPS-Konvertierung. |
Offiziell 250 Frames auf L20: 720p 314s/33GB; 540p 175s/20GB; 360p 92s/12GB. |
Code/Gewichte, CUDA/Modal, ModelScope-Demo. |
Apache-2.0 eigener Code; Standard-Prior ProPainter nichtkommerziell. |
Bei 314s/10s und angenommen gleicher Laufzeit auf L40S: ca. $1.02 GPU/Videominute; Hardwareübertragung ist ungemessen. |
| MiniMax-Remover, 2025 |
Distillierter Remover; Training gegen Wiederentstehung entfernter Objekte. |
Maskenfolge; Demo kann Segmentierung erzeugen. |
Autoren nennen 6 Inferenzschritte; Beispiel verwendet 81 Frames/480×832, 12 Steps + iterations=6. Keine belastbare Zeit-/VRAM-Angabe. |
Öffentliche Gewichte/Code; HF-Demo; Repo verlinkt Replicate-Drittanbieter. |
Gewichte CC BY-NC 4.0. |
Unbekannt; nicht als frei kommerziell einsetzbaren Gewinner empfehlen. |
| ProPainter, ICCV 2023 |
Gute Basis bei in Nachbarframes sichtbarem Hintergrund, echte Propagation statt ausschließlich Neugenerierung. Großer dauerhaft verdeckter Körperbereich bleibt schwierig. |
Frameweise Maske oder konstante Maske. |
Offiziell FP16: 720×480/80 Frames 8GB; 1280×720/50 Frames 19GB, /80 Frames 25GB. Einstellbare Subvideos/Referenzen. |
CUDA/Modal, Code/Gewichte/HF-Demo. |
NTU S-Lab 1.0, nichtkommerziell; kommerzielle Erlaubnis separat. |
Nicht gemessen; GPU-Zeit deutlich auflösungs-/fensterabhängig. |
| EffectErase, CVPR 2026 Highlight |
Gemeinsames Training von Entfernen/Einfügen und Effektkonsistenz; starke neuere Ergebnisse, auch Portrait-Demos. |
Ausgerichtetes Maskenvideo. |
Wan2.1-Fun-1.3B-InP plus Checkpoint; keine belastbare Laufzeit im Quickstart. |
Inferenzcode und Gewichte tatsächlich vorhanden. |
CC BY-NC 4.0; README untersagt kommerzielle Nutzung ausdrücklich. |
Unbekannt. |
| UnderEraser, Apr 2026 |
Neuer Ansatz für vollständige, stabile Entfernung; 14B erhöht Ressourcenaufwand. |
Video + Maske. |
Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP plus Zusatzgewichte; keine belastbare Laufzeit/VRAM im README. |
Inferenzcode; Zusatzgewichte über Google Drive; Training ausstehend. |
Im gelesenen Repo keine eindeutige Gesamtlizenz gefunden; nicht als kommerziell freigegeben behandeln. |
Unbekannt; unter $15 schlechterer Erstversuch als kleine Spezialmodelle. |
| VOID, ECCV 2026 |
Korrigiert physikalische Folgen entfernter Objekte. Das ist für eingebrannte Typografie unnötige zusätzliche Veränderungsfreiheit. Pass 2 verbessert Konsistenz. |
Interaktionsbezogene Quadmask; Gemini/SAM für automatische Erstellung optionaler Pipelinebestandteile. |
Offiziell mindestens 40GB GPU; CogVideoX-basierte 5B-Pipeline. |
Code/Gewichte, Notebook, HF-Demo; Modal selbst hostbar. |
Eigenes Repo Apache-2.0; CogVideoX-Basis zusätzlich prüfen. |
Nicht gemessen; zusätzliche Passes/VLM können kosten. |
| Object-WIPER, CVPR 2026 |
Trainingfreie Entfernung inklusive Effekten; interessantes Paper. |
Objektmaske + Beschreibung; adaptive Effektmasken. |
Kein belastbarer Produktionsbenchmark. |
Offizielles Repo liefert TokSim/Benchmark und verweist ausdrücklich auf inoffizielle Inferenzimplementierung. |
Kein hier verifizierter vollständiger lizenzierter Inferenzpfad. |
Nicht seriös bezifferbar; für diesen Versuch kein verlässlicher Kandidat. |
| OmnimatteZero, SIGGRAPH Asia 2025 |
LTX-Video-basierter trainingfreier Objekt-/Effektentferner; Projekt nennt 0.04s/Frame A100, nicht als Oscar-End-to-End-Zeit bestätigt. |
Maske/Tracking. |
Papierwert entspricht 6s für 150 Frames, aber Setup/Tracking/Schritte beachten. |
Offizieller Inferenzcode, CUDA/Modal. |
Eigene LICENSE ausdrücklich nichtkommerziell. |
Paper-GPU-Kernzeit wäre niedrig; kein belastbarer kompletter Minutenpreis. |
| VideoPainter, SIGGRAPH 2025 |
Kontextencoder und ID-Resampling adressieren lange Videos; allgemeines Inpainting/Editing. |
Maskensequenz, optional sauberes Erstbild. |
CogVideoX-5B-I2V; keine verifizierte Laufzeit/VRAM-Tabelle. |
Code, Gewichte, Gradio; eigene diffusers-Version. |
Modell-/CogVideoX-Lizenz und optional FLUX.1-Fill-dev einzeln prüfen; kein pauschales Apache-Versprechen. |
Unbekannt. |
| Wan2.2-VACE-Fun-A14B |
Reales Alibaba-PAI-Modell, nicht bloß Gerücht. Allgemeine VACE-Steuerung; keine nachgewiesene Caption-Spezialisierung. |
VACE-Control-/Maskenpfad. |
Zwei 14B-Experten; deutlich mehr Integrations-/Speicheraufwand; keine offizielle Caption-Laufzeit. |
HF-Gewichte, VideoX-Fun, CUDA/Modal. |
Modellkarte Apache-2.0. |
Unbekannt; höheres finanzielles Risiko für $15-Bakeoff. |
| LTX-2.3 Clean Plate IC-LoRA, 2026 |
Offizielles Lightricks-Modell entfernt Menschen/dynamische Objekte für leere Hintergrundplatten. Für Sprecher-erhalten/Caption-entfernen falsche Spezialisierung. |
Referenzvideo + Prompt. |
22B-Basis, keine Caption-Zeitangabe. |
Code/ComfyUI; HF-Gate verlangt Datenfreigabe/Zustimmung. |
LTX Community License. |
Nicht getestet; kein sinnvoller Erstkandidat. |