論文の概要: Can video generation replace cinematographers? Research on the cinematic language of generated video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12223v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 09:02:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 17:09:38.410153
• Title: Can video generation replace cinematographers? Research on the cinematic language of generated video
• Title（参考訳）: 映像生成は撮影者を置き換えることができるか? : 生成された映像の映像言語に関する研究
• Authors: Xiaozhe Li, Kai WU, Siyi Yang, YiZhan Qu, Guohua. Zhang, Zhiyu Chen, Jiayao Li, Jiangchuan Mu, Xiaobin Hu, Wen Fang, Mingliang Xiong, Hao Deng, Qingwen Liu, Gang Li, Bin He,
• Abstract要約: 本稿では,制御可能な映像言語を生成するためのT2Vモデルの能力を高めるための3倍のアプローチを提案する。 ショットフレーミング、アングル、カメラの動きを含む映画言語データセットを導入し、様々な映画スタイルを学習できるようにする。 次に、提案したデータセットに基づいて微調整されたモデルであるCameraCLIPを紹介する。 最後に,コスト誘導型動的LoRA合成法であるCLIPLoRAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.0131670022777
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in text-to-video (T2V) generation have leveraged diffusion models to enhance the visual coherence of videos generated from textual descriptions. However, most research has primarily focused on object motion, with limited attention given to cinematic language in videos, which is crucial for cinematographers to convey emotion and narrative pacing. To address this limitation, we propose a threefold approach to enhance the ability of T2V models to generate controllable cinematic language. Specifically, we introduce a cinematic language dataset that encompasses shot framing, angle, and camera movement, enabling models to learn diverse cinematic styles. Building on this, to facilitate robust cinematic alignment evaluation, we present CameraCLIP, a model fine-tuned on the proposed dataset that excels in understanding complex cinematic language in generated videos and can further provide valuable guidance in the multi-shot composition process. Finally, we propose CLIPLoRA, a cost-guided dynamic LoRA composition method that facilitates smooth transitions and realistic blending of cinematic language by dynamically fusing multiple pre-trained cinematic LoRAs within a single video. Our experiments demonstrate that CameraCLIP outperforms existing models in assessing the alignment between cinematic language and video, achieving an R@1 score of 0.81. Additionally, CLIPLoRA improves the ability for multi-shot composition, potentially bridging the gap between automatically generated videos and those shot by professional cinematographers.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・ビデオ(T2V)生成の最近の進歩は、テキスト記述から生成されたビデオの視覚的コヒーレンスを高めるために拡散モデルを活用している。 しかし、ほとんどの研究は、主に物体の動きに焦点を当てており、映像における映像言語への注意は限られており、映画撮影者が感情や物語のパッシングを伝えるのに不可欠である。 この制限に対処するために,制御可能な映画言語を生成するためのT2Vモデルの能力を高めるための3つのアプローチを提案する。 具体的には、ショットフレーミング、アングル、カメラの動きを含むシネマティック言語データセットを導入し、モデルが多様なシネマティックスタイルを学習できるようにする。 これに基づいて,撮影アライメント評価の堅牢化を目的としたCameraCLIPを提案する。このモデルでは,生成したビデオの複雑な映像言語理解に優れ,マルチショット合成プロセスにおける貴重なガイダンスを提供することができる。 最後に,コスト誘導型動的LORA合成法であるCLIPLoRAを提案する。 実験の結果,CameraCLIPは映像言語と映像のアライメントを評価する上で,既存のモデルよりも優れており,R@1スコアは0.81であることがわかった。 さらに、CLIPLoRAはマルチショット合成機能を改善し、プロの撮影技師によって撮影されたビデオと自動生成ビデオの間のギャップを埋める可能性がある。

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