MotionCanvas: Cinematic Shot Design with Controllable Image-to-Video Generation

本文提出了一种方法，使用户能够在图像到视频生成的背景下设计电影镜头。镜头设计是电影制作中的一个关键方面，涉及精心规划场景中的摄像机运动和物体运动。然而，在现代图像到视频生成系统中实现直观的镜头设计面临两个主要挑战：首先，有效捕捉用户对运动设计的意图，其中摄像机运动和场景空间中的物体运动必须共同指定；其次，表示能够被视频扩散模型有效利用的运动信息，以合成图像动画。为了解决这些挑战，我们引入了MotionCanvas，这是一种将用户驱动的控制集成到图像到视频（I2V）生成模型中的方法，允许用户以场景感知的方式控制物体和摄像机的运动。通过结合经典计算机图形学和当代视频生成技术的见解，我们展示了在不需昂贵的3D相关训练数据的情况下，实现3D感知运动控制的能力。MotionCanvas使用户能够直观地描绘场景空间中的运动意图，并将其转化为时空运动条件信号，供视频扩散模型使用。我们在广泛的真实世界图像内容和镜头设计场景中展示了该方法的有效性，突出了其在增强数字内容创作中的创意工作流程以及适应各种图像和视频编辑应用方面的潜力。

该论文试图解决在现代图像到视频（I2V）生成系统中实现直观的镜头设计这一挑战。具体来说，它解决了两个主要问题：一是如何有效地捕捉用户对运动设计的意图，包括相机运动和场景中物体运动的联合指定；二是如何表示能够被视频扩散模型有效利用的运动信息。这是一个新问题，因为传统的图像到视频生成方法通常缺乏对3D感知运动控制的支持。

关键思路是引入MotionCanvas方法，将用户驱动的控制集成到I2V生成模型中，使用户能够在场景感知的方式下控制物体和相机的运动。通过结合经典计算机图形学和现代视频生成技术的见解，MotionCanvas实现了3D感知运动控制，而无需昂贵的3D相关训练数据。相比当前研究，这种方法提供了一种更直观、更灵活的方式来表达用户的运动意图，并将其转换为时空运动条件信号。

论文展示了其方法在各种真实世界图像内容和镜头设计场景中的有效性，强调了其在增强数字内容创作创意工作流程中的潜力。实验设计涵盖了广泛的图像和视频编辑应用场景，验证了MotionCanvas的通用性和实用性。虽然论文未提及是否开源代码，但其提出的概念和技术值得进一步研究和开发，特别是在提高用户体验和扩展到更多类型的媒体内容方面。

最近在这个领域中，相关的研究包括《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis》和《Text-to-Video Generation with Diffusion Models》等。这些研究探讨了神经辐射场和扩散模型在图像和视频生成中的应用，而MotionCanvas则专注于用户交互和运动控制的创新。