論文の概要: Can video generation replace cinematographers? Research on the cinematic language of generated video
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12223v2
- Date: Fri, 28 Mar 2025 03:50:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-31 15:30:19.207284
- 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,テキスト・ツー・ビデオ(T2V)モデルにおける撮影制御を改善するための3つのアプローチを提案する。
まず,20のサブカテゴリ,ショットフレーミング,ショットアングル,カメラの動きを網羅した,微妙な注釈付き映画言語データセットを紹介する。
第二に、カメラディフ(CameraDiff)は、ロラを精度よく安定した撮影制御に利用し、フレキシブルショット生成を確実にする。
第3に,撮影アライメントの評価とマルチショット合成のガイドを目的としたCameraCLIPを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.0131670022777
- License:
- Abstract: Recent advancements in text-to-video (T2V) generation have leveraged diffusion models to enhance visual coherence in videos synthesized from textual descriptions. However, existing research primarily focuses on object motion, often overlooking cinematic language, which is crucial for conveying emotion and narrative pacing in cinematography. To address this, we propose a threefold approach to improve cinematic control in T2V models. First, we introduce a meticulously annotated cinematic language dataset with twenty subcategories, covering shot framing, shot angles, and camera movements, enabling models to learn diverse cinematic styles. Second, we present CameraDiff, which employs LoRA for precise and stable cinematic control, ensuring flexible shot generation. Third, we propose CameraCLIP, designed to evaluate cinematic alignment and guide multi-shot composition. Building on CameraCLIP, we introduce CLIPLoRA, a CLIP-guided dynamic LoRA composition method that adaptively fuses multiple pre-trained cinematic LoRAs, enabling smooth transitions and seamless style blending. Experimental results demonstrate that CameraDiff ensures stable and precise cinematic control, CameraCLIP achieves an R@1 score of 0.83, and CLIPLoRA significantly enhances multi-shot composition within a single video, bridging the gap between automated video generation and professional cinematography.\textsuperscript{1}
- Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・ビデオ(T2V)生成の最近の進歩は、テキスト記述から合成されたビデオにおける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、既存の研究は主に物体の動きに焦点を当てており、しばしば映画言語を見下ろしている。
そこで本研究では,T2Vモデルにおける撮影制御を改善するための3つのアプローチを提案する。
まず,20のサブカテゴリで,ショットフレーミング,ショットアングル,カメラの動きを網羅した微妙な注釈付き映画言語データセットを導入し,多様な映画スタイルの学習を可能にした。
第二に、カメラディフ(CameraDiff)は、ロラを精度よく安定した撮影制御に利用し、フレキシブルショット生成を確実にする。
第3に,撮影アライメントの評価とマルチショット合成のガイドを目的としたCameraCLIPを提案する。
CameraCLIP上に構築したCLIPLoRAは,CLIP誘導型動的LORA合成法で,複数のプレトレーニング済みLORAを適応的に融合し,スムーズな遷移とシームレスなスタイルブレンディングを実現する。
実験により,CameraDiffは安定かつ高精度な撮影制御を実現し,CameraCLIPはR@1スコア0.83を達成し,CLIPLoRAはビデオの自動生成とプロ撮影とのギャップを埋めて,単一のビデオ内でのマルチショット合成を著しく向上させることがわかった。
\textsuperscript{1}
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