OmniCam – 浙大聯合上海交大等高校推出的多模態視頻生成框架
OmniCam是什么
OmniCam 是一款先進的多模態視頻生成框架,利用攝像機控制技術實現高質量視頻的創作。它支持多種輸入模態的組合,用戶可以通過提供文本描述、視頻軌跡或圖像作為參考,精確地操控攝像機的軌跡。OmniCam 結合了大型語言模型(LLM)與視頻擴散模型,能夠生成時空一致的高質量視頻內容。其訓練分為三個階段,包含大規模模型訓練、視頻擴散模型訓練以及強化學習微調,確保生成視頻的準確性和連貫性。
OmniCam的主要功能
- 多模態輸入支持:用戶能夠提供文本或視頻作為軌跡參考,并利用圖像或視頻作為內容參考,實現對攝像機的精準控制。
- 高質量視頻生成:基于大型語言模型和視頻擴散模型,OmniCam 輸出時空一致且高質量的視頻。
- 靈活的攝像機控制:
- 支持逐幀控制,用戶可設置操作的起始與結束幀。
- 支持任意方向的復合,包括相機的拉近和推遠,移動與旋轉至任意角度。
- 提供速度控制,以滿足快速剪輯的需求。
- 實現多種操作的無縫連接,支持長序列操作,允許連續執行多個指令。
- 支持常見的特效,例如相機旋轉。
- 數據集支持:引入了 OmniTr 數據集,這是針對多模態相機控制的首個大型數據集,為模型訓練提供了堅實的基礎。
OmniCam的技術原理
- 軌跡規劃:用戶輸入文本或視頻后,OmniCam 會將這些輸入轉化為離散的表示,通過精準的軌跡規劃算法,計算每一幀畫面中攝像機的具置和姿態。具體而言,算法將攝像機圍繞物體中心建模為球面,從而得到軌跡上每一點的空間位置,并轉換為攝像機外參序列。
- 內容渲染:結合用戶提供的內容參考(如圖像或視頻)與規劃好的攝像機軌跡,OmniCam 運用先進的 3D 重建技術,渲染初步視角的視頻幀。在渲染過程中,使用點云、攝像機內參與外參等信息,通過特定算法優化攝像機內參,完成視頻幀的渲染。
- 細節完善:在渲染過程中,OmniCam 的擴散模型會基于自身的先驗知識,對視頻幀進行細節補充,填補空白區域,最終生成完整而精美的視頻。
- 大規模模型訓練:以 Llama3.1 作為骨干網絡進行微調,以訓練大規模模型。
- 視頻擴散模型訓練:專門對視頻擴散模型進行訓練。
- 強化學習微調:凍結下游視頻生成模型,將其作為獎勵模型,利用 PPO 算法對軌跡大模型進行微調,以優化模型性能。
OmniCam的項目地址
- arXiv技術論文:https://arxiv.org/pdf/2504.02312
OmniCam的應用場景
- 影視制作:OmniCam 可以迅速生成復雜的鏡頭,幫助導演和制片人節省設計和拍攝鏡頭的時間與精力,提高制作效率,實現更豐富的創意表達。
- 廣告宣傳:廣告商可以利用 OmniCam 根據不同的宣傳需求快速調整鏡頭角度與軌跡,制作出更具吸引力的廣告視頻,吸引消費者的注意。
- 教育與培訓:OmniCam 能夠生成生動形象的教學視頻,將復雜的概念轉化為簡單易懂的內容。學生通過觀看這些視頻,可以更好地理解和掌握知識,提升學習效果。
- 智能安防:OmniCam 可用于城市治安監控、交通管理及應急指揮等場景,實現多部門視頻資源的整合與協同。
常見問題
- OmniCam的使用難度大嗎?:OmniCam 提供友好的用戶界面,用戶只需按照提示輸入相關信息即可,操作相對簡單。
- 生成視頻的質量如何?:OmniCam 能生成高質量、時空一致的視頻,符合用戶的各種要求。
- 是否支持多種輸入方式?:是的,OmniCam 支持文本、視頻和圖像等多種輸入方式,方便用戶使用。
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