I2VControl-Camera：具備可調節運動強度的精確影片攝影機控制

核心概念

本文提出了一種名為 I2VControl-Camera 的新型攝影機控制方法，該方法通過使用攝影機坐標系中的點軌跡和運動強度作為控制信號，顯著提高了影片生成中的控制精度和對物件運動強度的可調節性。

摘要

論文資訊

• 標題：I2VControl-Camera：具備可調節運動強度的精確影片攝影機控制
• 作者：Wanquan Feng, Jiawei Liu, Pengqi Tu, Tianhao Qi, Mingzhen Sun, Tianxiang Ma, Songtao Zhao, Siyu Zhou, Qian He
• 機構：ByteDance China, University of Science and Technology of China (USTC), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)

研究目標

本研究旨在解決現有影片生成方法中攝影機控制精度不足以及忽略物件運動動態控制的問題，提出一種能夠精確控制攝影機運動並調節物件運動強度的全新方法。

方法

• 提出以攝影機坐標系中的點軌跡作為控制信號，取代傳統的外部矩陣資訊，以提高控制精度和穩定性。
• 通過對影片軌跡展開的高階分量進行建模，明確表示物件運動的非線性部分，並設計一個運算符來有效地表示運動強度。
• 構建了一個與基礎模型結構無關的適配器架構，並使用包含 3D 追蹤資訊和運動遮罩的 RGB 影片數據集進行訓練。

主要發現

• 在靜態場景中，將運動強度設置為零可以實現比先前方法更高的精度。
• 在動態場景中，可以配置更高的運動強度，從而實現高控制精度和逼真的物件運動。
• I2VControl-Camera 在定量和定性評估中均優於先前的方法，包括 MotionCtrl 和 CameraCtrl。

結論

I2VControl-Camera 為影片生成提供了一種強大的攝影機控制方法，能夠精確控制攝影機運動並調節物件運動強度，顯著提高了生成影片的品質和可控性。

未來研究方向

• 將 I2VControl-Camera 擴展到更多控制模式，例如拖動和運動筆刷控制。
• 研究如何將 I2VControl-Camera 應用於其他影片生成任務，例如文字到影片生成。

統計資料

訓練數據集包含 30,000 個影片片段。
測試集包含來自 RealEstate10K 數據集的 500 個靜態場景片段和 480 個包含可移動物件的文字到圖像生成樣本。
使用 16 個 NVIDIA A100 GPU 進行訓練，批次大小為每個 GPU 1，訓練步數為 20,000 步，耗時約 36 小時。
評估指標包括旋轉誤差 (RotErr)、平移誤差 (TransErr)、Fr´echet 起始距離 (FID) 和運動分數 (MSC)。

引述

"To improve control precision, we employ point trajectory in the camera coordinate system instead of only extrinsic matrix information as our control signal."
"To accurately control and adjust the strength of subject motion, we explicitly model the higher-order components of the video trajectory expansion, not merely the linear terms, and design an operator that effectively represents the motion strength."

從以下內容提煉的關鍵洞見

I2VControl-Camera: Precise Video Camera Control with Adjustable Motion Strength

by Wanquan Feng... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.06525.pdf

深入探究

如何將 I2VControl-Camera 應用於需要更精細控制的影片生成任務，例如電影製作？

I2VControl-Camera 作為一種基於深度學習的影像到影片生成技術，具備精確的鏡頭控制和可調節的運動強度，在電影製作等需要精細控制的領域有著廣闊的應用前景。以下列舉幾種應用方向：

預覽鏡頭運動: 電影製作中，鏡頭運動的設計和預覽至關重要。導演可以利用 I2VControl-Camera，輸入預想的鏡頭運動軌跡和畫面中物體的運動強度，快速生成預覽影片，直觀地評估鏡頭語言的表達效果，並根據需要進行調整，大幅提高前期規劃效率。
生成複雜場景: 電影場景往往包含多個角色和複雜的互動。藉助 I2VControl-Camera，導演可以精確控制每個角色的運動軌跡和速度，並結合虛擬場景和特效，生成難以實拍的複雜場景，例如宏大的戰爭場面、奇幻的魔法效果等。
輔助特效製作: 電影特效製作中，需要將虛擬元素與真實場景無縫融合。I2VControl-Camera 可以根據真實場景的鏡頭運動和物體運動，生成與之匹配的虛擬元素，例如虛擬角色、道具、環境等，並精確控制其運動軌跡和動態效果，簡化特效製作流程，提高製作效率。

然而，要將 I2VControl-Camera 真正應用於電影製作，還需要克服一些挑戰：

更高解析度和畫質: 電影製作對影片的解析度和畫質要求極高，而目前的 I2VControl-Camera 主要針對較低解析度的影片生成。
更精細的物體控制: 電影製作中需要對物體的動作、表情等進行更精細的控制，而目前的 I2VControl-Camera 主要側重於整體運動強度的調節。
與其他電影製作工具的整合: I2VControl-Camera 需要與現有的電影製作流程和工具相整合，才能真正融入電影製作的生態系統。
總之，I2VControl-Camera 為電影製作提供了一種全新的創作工具和思路，但要真正發揮其潛力，還需要進一步的研究和發展。

如果影片中存在多個運動速度不同的物件，I2VControl-Camera 如何有效地控制每個物件的運動強度？

現階段的 I2VControl-Camera 主要透過單一運動強度值來控制場景中所有物件的整體動態，對於場景中多個運動速度不同的物件，其控制粒度相對較粗，無法做到精細化的個別控制。
未來可以參考以下方向進行改進，以實現對多個物件運動強度的精細控制：

基於區域的運動強度控制: 將畫面劃分為多個區域，每個區域可以設定不同的運動強度值，從而實現對不同物件或角色的獨立控制。例如，可以利用語義分割技術，將畫面中的不同物件區分開來，並為每個物件設定獨立的運動強度。
基於關鍵點的運動強度控制: 利用人體姿態估計或物體關鍵點檢測技術，識別出物件的关键部位，並針對不同的關鍵點設定不同的運動強度，例如可以針對人物的四肢、头部等部位进行独立的运动强度控制，从而实现更精细化的运动控制。
結合動態遮罩: 使用者可以輸入動態遮罩，指定不同區域的運動強度，例如可以利用動態遮罩，將畫面中的前景和背景區分開來，並為前景和背景設定不同的運動強度。

透過以上改進，I2VControl-Camera 可以更好地控制多個運動速度不同的物件，生成更符合預期且更具表現力的影片。

I2VControl-Camera 的出現是否意味著未來影片製作將更加依賴於人工智慧技術，而減少對傳統攝影技術的依賴？

I2VControl-Camera 的出現，無疑展現了人工智慧技術在影片製作領域的巨大潛力，但並不能斷言其將取代傳統攝影技術，而更可能呈現一種相互促進、協同發展的關係。
一方面，I2VControl-Camera 等 AI 技術可以：

降低影片製作門檻: 讓更多人可以輕鬆製作出具有電影質感的影片，例如短视频创作者、游戏开发者等。
拓展創作想像空間: 生成現實中難以拍攝的場景和效果，為電影、遊戲等提供更多創意可能性。
提高製作效率: 自動化部分繁瑣的製作流程，例如鏡頭運動設計、特效製作等，讓創作者更专注于创意和叙事。
另一方面，傳統攝影技術依然具有不可替代的優勢：

真實感和質感: 真實場景的光影變化、鏡頭質感等，是 AI 技術目前難以完全模擬的。
現場掌控力: 導演可以根據現場情況隨時調整拍攝方案，而 AI 技術目前還缺乏這種靈活性。
情感表達: 攝影師透過鏡頭語言傳遞情感，這需要豐富的經驗和技巧，而 AI 技術目前還難以完全取代。
因此，未來影片製作將更可能呈現一種融合發展的趨勢：

AI 技術作為輔助工具: 協助創作者更輕鬆、高效地完成一些基礎性工作。
傳統攝影技術: 依然是影片製作的核心，決定著影片的整體風格和藝術水準。
AI 技術與傳統攝影技術的結合，將為影片製作帶來更多可能性，推動影視行業的發展和創新。