論文の概要: CamCloneMaster: Enabling Reference-based Camera Control for Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03140v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 17:59:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.986177
• Title: CamCloneMaster: Enabling Reference-based Camera Control for Video Generation
• Title（参考訳）: CamCloneMaster:ビデオ生成のための参照型カメラ制御の実現
• Authors: Yawen Luo, Jianhong Bai, Xiaoyu Shi, Menghan Xia, Xintao Wang, Pengfei Wan, Di Zhang, Kun Gai, Tianfan Xue,
• Abstract要約: CamCloneMasterは、カメラパラメータやテストタイムの微調整を必要とせずに、リファレンスビデオからカメラの動きを再現できるフレームワークである。 本稿では,カメラクローン学習のための大規模合成データセットについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.68297612349062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camera control is crucial for generating expressive and cinematic videos. Existing methods rely on explicit sequences of camera parameters as control conditions, which can be cumbersome for users to construct, particularly for intricate camera movements. To provide a more intuitive camera control method, we propose CamCloneMaster, a framework that enables users to replicate camera movements from reference videos without requiring camera parameters or test-time fine-tuning. CamCloneMaster seamlessly supports reference-based camera control for both Image-to-Video and Video-to-Video tasks within a unified framework. Furthermore, we present the Camera Clone Dataset, a large-scale synthetic dataset designed for camera clone learning, encompassing diverse scenes, subjects, and camera movements. Extensive experiments and user studies demonstrate that CamCloneMaster outperforms existing methods in terms of both camera controllability and visual quality.
• Abstract（参考訳）: カメラ制御は、表現力と撮影力のあるビデオを生成するのに不可欠である。 既存の方法は、カメラパラメータの明示的なシーケンスを制御条件として頼りにしており、特に複雑なカメラの動きのために、ユーザが構築するのが面倒である。 より直感的なカメラ制御方法として,カメラパラメータやテストタイムの微調整を必要とせずに,参照ビデオからカメラの動きを再現するフレームワークCamCloneMasterを提案する。 CamCloneMasterは、統合されたフレームワーク内でImage-to-VideoタスクとVideo-to-Videoタスクの両方に対して、参照ベースのカメラコントロールをシームレスにサポートする。 さらに、カメラクローンデータセット(Camera Clone Dataset)は、カメラクローン学習用に設計された大規模な合成データセットであり、多様なシーン、主題、カメラの動きを含む。 大規模な実験とユーザスタディにより、CamCloneMasterは、カメラの制御性と視覚的品質の両方において、既存の手法よりも優れていることが示されている。

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