CineMaster: A 3D-Aware and Controllable Framework for Cinematic Text-to-Video Generation

在这项工作中，我们推出了CineMaster，这是一个全新的框架，用于具备3D感知和可控性的文本到视频生成。我们的目标是赋予用户与专业电影导演相当的控制能力：精确放置场景中的物体，灵活操控3D空间中的物体和摄像机，并直观地控制渲染帧的布局。为了实现这一目标，CineMaster分为两个阶段操作。在第一阶段，我们设计了一个交互式工作流程，允许用户通过定位物体边界框并定义3D空间中的摄像机运动，直观地构建具有3D感知的条件信号。在第二阶段，这些控制信号——包括渲染的深度图、摄像机轨迹和物体类别标签——作为文本到视频扩散模型的指导，确保生成符合用户意图的视频内容。此外，为了解决带有3D物体运动和摄像机姿态注释的野外数据集稀缺的问题，我们精心建立了一个自动化数据标注管道，从大规模视频数据中提取3D边界框和摄像机轨迹。大量的定性和定量实验表明，CineMaster显著优于现有方法，并实现了显著的3D感知文本到视频生成。项目页面：https://cinemaster-dev.github.io/。

该论文试图解决3D感知和可控性在文本到视频生成中的应用问题，特别是如何让用户像专业电影导演一样精确控制场景中物体的位置、灵活操控3D空间中的物体和相机，并直观地控制渲染帧的布局。这是一个相对新颖的问题，因为目前大多数文本到视频生成模型缺乏对3D空间的理解和控制。

CineMaster的关键思路是通过两阶段框架实现3D感知和可控性的结合。第一阶段设计了一个交互式工作流，用户可以在3D空间中定位物体边界框并定义相机运动，从而创建3D感知条件信号。第二阶段利用这些信号（包括深度图、相机轨迹和物体类别标签）作为指导，确保生成的视频内容符合用户的意图。此外，为了解决标注数据稀缺的问题，研究者还开发了一种自动化数据标注管道，从大规模视频数据中提取3D边界框和相机轨迹。

论文的亮点包括：1) 提出了一个创新的两阶段框架，实现了高度可控的3D感知文本到视频生成；2) 开发了自动化数据标注管道，解决了3D对象运动和相机姿态注释数据不足的问题；3) 通过广泛的定性和定量实验验证了CineMaster的有效性，并展示了其显著优于现有方法的表现；4) 提供了项目页面，包含代码和演示，便于后续研究和实际应用。值得继续深入研究的方向包括进一步优化模型性能、扩展到更多种类的视频内容生成以及探索更复杂的3D场景。

最近在这个领域中，相关研究还包括：1)《Text-to-Video Generation with Transformers》, 探索使用Transformer架构进行文本到视频生成；2)《Learning to Generate Videos from Text Descriptions》, 研究基于文本描述自动生成视频的技术；3)《3D-Aware Image Synthesis with Diffusion Models》, 关注于使用扩散模型实现3D感知图像合成；4)《NeRF-based Video Generation》, 利用神经辐射场（NeRF）技术生成逼真的视频。