EffectMaker: Het Verenigen van Redeneren en Genereren voor Gepersonaliseerd Visueel Effectcreatie

EffectMaker: Unifying Reasoning and Generation for Customized Visual Effect Creation

March 6, 2026

Auteurs: Shiyuan Yang, Ruihuang Li, Jiale Tao, Shuai Shao, Qinglin Lu, Jing Liao

cs.AI

Samenvatting

Visuele effecten (VFX) zijn essentieel voor het verbeteren van de expressiviteit en creativiteit van videocontent, maar het produceren van hoogwaardige effecten vereist doorgaans expertkennis en kostbare productiepijplijnen. Bestaande AIGC-systemen kampen met aanzienlijke uitdagingen bij VFX-generatie vanwege de schaarste aan effectspecifieke data en de inherente moeilijkheid om bovennatuurlijke of gestileerde effecten te modelleren. Bovendien vereisen deze benaderingen vaak fine-tuning per effect, wat hun schaalbaarheid en generalisatie naar nieuwe VFX ernstig beperkt. In dit werk presenteren we EffectMaker, een uniform raamwerk voor redeneren en genereren dat referentiegebaseerde VFX-aanpassing mogelijk maakt. EffectMaker gebruikt een multimodaal groot taalmodel om hoogwaardige effectsemantiek te interpreteren en te redeneren over hoe deze zich moeten aanpassen aan een doelsubject, terwijl een diffusion transformer in-context learning benut om fijnmazige visuele aanwijzingen uit referentievideo's vast te leggen. Deze twee componenten vormen een semantisch-visueel dubbelpad-gidingsmechanisme dat nauwkeurige, controleerbare en effectconsistente synthese mogelijk maakt zonder fine-tuning per effect. Verder construeren we EffectData, de grootste hoogwaardige synthetische dataset met 130k video's verdeeld over 3k VFX-categorieën, om generalisatie en schaalbaarheid te verbeteren. Experimenten tonen aan dat EffectMaker superieure visuele kwaliteit en effectconsistentie bereikt ten opzichte van state-of-the-art baseline-methoden, en biedt zo een schaalbaar en flexibel paradigma voor gepersonaliseerde VFX-generatie. Projectpagina: https://effectmaker.github.io

English

Visual effects (VFX) are essential for enhancing the expressiveness and creativity of video content, yet producing high-quality effects typically requires expert knowledge and costly production pipelines. Existing AIGC systems face significant challenges in VFX generation due to the scarcity of effect-specific data and the inherent difficulty of modeling supernatural or stylized effects. Moreover, these approaches often require per-effect fine-tuning, which severely limits their scalability and generalization to novel VFX. In this work, we present EffectMaker, a unified reasoning-generation framework that enables reference-based VFX customization. EffectMaker employs a multimodal large language model to interpret high-level effect semantics and reason about how they should adapt to a target subject, while a diffusion transformer leverages in-context learning to capture fine-grained visual cues from reference videos. These two components form a semantic-visual dual-path guidance mechanism that enables accurate, controllable, and effect-consistent synthesis without per-effect fine-tuning. Furthermore, we construct EffectData, the largest high-quality synthetic dataset containing 130k videos across 3k VFX categories, to improve generalization and scalability. Experiments show that EffectMaker achieves superior visual quality and effect consistency over state-of-the-art baselines, offering a scalable and flexible paradigm for customized VFX generation. Project page: https://effectmaker.github.io