视频物体移除不仅需要消除目标物体，还需要消除其引发的效果，同时保持高保真度和时空一致的修复。现有方法主要从预定义效果类别和固定数据分布中隐式学习物体-效果对应关系，限制了它们对复杂真实世界场景的泛化能力，这些场景涉及组合效果、空间分离或弱相关效果、长尾物理现象以及动态演变的交互。我们提出了 EffectLearner，一个语义推理增强框架，将基于 VLM 的物体-效果推理器与基于 DiT 的视频擦除器相结合。在结构化效果分析提示的引导下，推理器对目标高亮视频进行跨模态推理，并提取紧凑的效果感知上下文，从而引导视频擦除器实现全面的物体-效果移除。运动感知掩码引导和运动一致性监督进一步提高了物体运动和场景动态演变下的移除覆盖率与时空稳定性。为了在具有挑战性的真实世界场景中充分利用该框架，我们进一步构建了 EffectWorld，一个专门针对复杂物体引发效果设计的成对视频数据集，并引入了一种将通用监督与复杂效果数据相结合的渐进式训练课程。在标准 ROSE-Bench 上，EffectLearner 在大多数指标上优于现有基线方法，并在 EffectWorld-Eval 和具有挑战性的 EffectWorld-Wild 上均取得明显优势，展示了其在复杂真实世界场景中提供高质量视频物体移除的能力。