本研究では、テキストから動画を生成する際のカメラ制御を実現するCameraCtrlを提案している。
まず、カメラパラメータの表現方法について検討し、プリューカー埋め込みを用いることで、ピクセルごとの幾何学的な解釈が可能となり、精密なカメラ制御が実現できることを示した。
次に、既存のテキストから動画生成モデルにCameraCtrlを統合する方法を提案した。CameraCtrlはプラグアンドプレイ型のカメラ制御モジュールであり、テキストから動画生成モデルの内部構造を変更することなく、カメラ制御機能を追加できる。具体的には、カメラ特徴量をテンポラルアテンション層に注入することで、動画生成プロセスにカメラ情報を効果的に組み込んでいる。
さらに、CameraCtrlの学習に用いるデータセレクションについて検討した。外観が元のモデルと似ており、カメラ軌道の多様性が高いRealEstate10Kデータセットが最適であることを示した。これにより、CameraCtrlは汎用性の高いカメラ制御モデルとなっている。
実験結果から、CameraCtrlは精密なカメラ制御を実現し、既存のテキストから動画生成モデルや他の制御手法との統合も可能であることが確認された。これにより、動画制作の自由度が大幅に向上し、より創造的な動画コンテンツの生成が期待できる。
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