CineMaster：快手等推出的可控且具备3D感知的视频生成框架

CineMaster简介

CineMaster是由大连理工大学、香港中文大学和快手科技联合开发的创新框架，旨在实现高度可控且具备3D感知能力的文字到视频生成。该框架通过两个阶段实现：首先，通过交互式工作流让用户像专业导演一样在3D空间中布置物体和相机，生成控制信号；然后，利用这些信号指导文本到视频扩散模型生成用户期望的视频内容。开发团队还设计了自动化数据标注管道，解决了3D物体运动和相机姿态标注数据稀缺的问题。CineMaster在实验中展现出卓越的3D感知能力和视频生成效果，显著优于现有方法，为影视创作和视频生成领域带来了新的突破。

CineMaster主要功能

1. 3D感知的对象和相机控制：用户可以在三维空间中自由放置和操控对象与相机，实现精确的对象布局和复杂的相机运动轨迹设计，满足专业级影视创作的需求。
2. 直观的交互式工作流：提供一个类似电影拍摄的交互式界面，用户可以通过定位3D边界框和定义相机运动来构建视频的场景布局，并实时预览渲染效果，进行迭代优化。
3. 高质量的视频生成：利用深度图和语义信息作为条件信号，指导文本到视频扩散模型生成高质量、符合用户意图的视频内容，同时保持与文本描述的高度一致性。
4. 自动化的数据标注流程：提供从大规模视频数据中提取3D边界框和相机轨迹的自动化标注工具，解决了大规模3D标注数据稀缺的问题，为模型训练提供了丰富的数据支持。

CineMaster技术原理

1. 3D感知控制信号的构建
   • 用户通过交互式界面在3D空间中定义对象的边界框和相机的运动轨迹。
   • 系统利用Blender等3D引擎实时渲染深度图和投影图，生成精确的3D布局信息，作为后续视频生成的条件信号。
2. 语义布局注入模块（Semantic Layout ControlNet）
   • 将投影深度图与对象的类别标签融合，通过多层感知机（MLPs）将语义信息注入到扩散模型中。
   • 提供精确的空间布局指导，确保生成的视频中对象的位置和运动符合用户的设计。
3. 相机适配器（Camera Adapter）
   • 在扩散模型的每个DiT块中注入相机姿态信息，通过残差连接将相机运动特征与对象运动特征解耦。
   • 实现对对象运动和相机运动的联合控制，生成复杂的动态场景。
4. 自动化数据标注流程
   • 使用实例分割（如Grounding DINO + SAM 2）和深度估计（如DepthAnything V2）提取视频中的3D边界框和相机轨迹。
   • 通过三维点云计算和对象跟踪，生成大规模带有3D标注的视频数据集，用于模型的训练和优化。
5. 分阶段训练策略
   • 首先在带有深度图标注的视频上训练ControlNet模块。
   • 然后在3D边界框数据集上训练语义布局注入模块。
   • 最后联合训练语义布局注入模块和相机适配器，实现对对象和相机运动的联合控制。

CineMaster应用场景

1. 影视制作：导演和编剧可通过CineMaster快速生成创意镜头，辅助剧本可视化和分镜头设计，节省拍摄成本和时间。
2. 广告创意：广告公司利用其强大的可控性，快速生成产品宣传视频，精准呈现产品特点和创意场景。
3. 动画制作：动画师可快速构建动画场景和角色运动，生成初步动画效果，提高制作效率。
4. 游戏开发：游戏开发者可快速生成游戏过场动画或场景演示，辅助游戏设计和宣传。
5. 教育与培训：教师可生成教学视频，直观展示复杂场景或实验过程，增强教学效果。
6. 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：为VR/AR内容创作者提供快速生成沉浸式场景的能力，丰富用户体验。

CineMaster项目入口

• 项目主页：https://cinemaster-dev.github.io/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.08639