MotionCanvas：在设计电影镜头时灵活地操控相机和物体的运动

MotionCanvas简介

MotionCanvas是由香港中文大学、Adobe Research和莫纳什大学联合开发的一种创新的图像到视频生成系统。该系统通过引入场景感知的运动控制，允许用户在设计电影镜头时灵活地操控相机和物体的运动。开发团队巧妙地将经典的计算机图形学与现代视频生成技术相结合，设计了一个运动信号转换模块，能够将用户在3D场景空间中的运动设计意图高效地转化为2D屏幕空间的控制信号，从而驱动视频生成模型合成高质量的动画视频。MotionCanvas不仅支持复杂的相机运动和物体全局及局部运动控制，还通过丰富的实验验证了其在多样化真实世界图像内容上的有效性，为数字内容创作和视频编辑领域带来了新的可能性。

MotionCanvas主要功能

1. 图像到视频生成（I2V）：将静态图像转化为动态视频，赋予静态图像生命。
2. 电影镜头设计：支持用户在设计视频镜头时灵活地操控相机和物体的运动，包括相机运动、物体全局运动和局部运动。
3. 场景感知运动控制：提供场景锚定的边界框和点轨迹控制，使用户能够在3D场景空间中设计运动，并将其转化为2D屏幕空间的控制信号。
4. 运动信号转换：将用户在3D场景空间中的运动设计意图转化为2D屏幕空间的运动信号，以驱动视频生成模型。
5. 多样化应用：支持电影镜头设计、物体局部运动控制、运动转移和视频编辑等多种应用场景。

MotionCanvas技术原理

1. 运动设计模块（Motion Design Module）：
   • 用户在输入图像上直接设计运动，包括相机运动、物体全局运动和局部运动。
   • 相机运动通过标准针孔相机参数定义，用户可以指定关键时刻的相机姿态。
   • 物体全局运动通过场景锚定的边界框控制，用户可以指定起始和结束边界框，以及中间关键点。
   • 物体局部运动通过点轨迹控制，用户可以绘制点轨迹来定义物体的局部运动。
2. 运动信号转换模块（Motion Signal Translation Module）：
   • 将用户在3D场景空间中设计的运动意图转换为2D屏幕空间的运动信号。
   • 使用深度估计和点轨迹转换来表示相机运动。
   • 通过边界框轨迹和点轨迹分解来实现场景感知的物体运动表示。
   • 采用层次化变换框架，考虑相机和物体运动的交织关系。
3. 运动条件视频生成模型（Motion-conditioned Video Generation Model）：
   • 基于预训练的Diffusion Transformer（DiT）模型，通过微调以适应运动条件生成问题。
   • 通过编码点轨迹和边界框序列来实现对相机和物体运动的条件控制。
   • 使用离散余弦变换（DCT）系数压缩点轨迹，简化运动数据处理并提高效率。
   • 采用3D-VAE编码器对边界框序列进行时空嵌入，并与噪声视频潜在标记结合。
4. 生成可变长度视频：
   • 通过自回归生成方法实现可变长度视频的生成。
   • 训练时对短视频片段进行额外条件训练，推理时结合用户意图和回溯运动信号，确保运动生成的平滑和一致性。

MotionCanvas应用场景

1. 电影和视频制作：通过精确控制相机和物体运动，创作者可以快速生成动态镜头，用于电影预告片、短视频内容创作或特效制作，节省拍摄成本和时间。
2. 广告和营销：为产品广告添加动态效果，例如让静止的产品图“动起来”，增强视觉吸引力，提升用户参与度。
3. 动画制作：辅助动画师快速生成动画镜头，减少关键帧动画的工作量，提高创作效率，尤其适用于简单动画或概念验证阶段。
4. 游戏开发：为游戏过场动画或游戏内场景生成动态镜头，增强游戏的视觉效果和沉浸感。
5. 教育和培训：在教育视频中，通过动态展示静态图像内容（如历史场景、科学实验等），帮助学生更好地理解和记忆知识。
6. 社交媒体内容创作：创作者可以利用MotionCanvas快速生成吸引人的动态视频，用于社交媒体平台，提升内容的传播力和影响力。

MotionCanvas项目入口

• 项目主页：https://motion-canvas25.github.io/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.04299