論文の概要: FilMaster: Bridging Cinematic Principles and Generative AI for Automated Film Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18899v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 17:59:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:37.121067
• Title: FilMaster: Bridging Cinematic Principles and Generative AI for Automated Film Generation
• Title（参考訳）: FilMaster: 自動フィルム生成のためのシネマティック原則のブリッジと生成AI
• Authors: Kaiyi Huang, Yukun Huang, Xintao Wang, Zinan Lin, Xuefei Ning, Pengfei Wan, Di Zhang, Yu Wang, Xihui Liu,
• Abstract要約: FilMasterは、プロ級映画制作のための現実の映画原理を統合するエンドツーエンドのAIシステムである。 我々の世代ステージでは、プロのカメラ言語を生成するためのAIをガイドするマルチショットRAGカメラ言語設計モジュールが強調されている。 撮影後段階は,映像制御モジュールを設計し,プロの映画製作をエミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.91597961715311
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-driven content creation has shown potential in film production. However, existing film generation systems struggle to implement cinematic principles and thus fail to generate professional-quality films, particularly lacking diverse camera language and cinematic rhythm. This results in templated visuals and unengaging narratives. To address this, we introduce FilMaster, an end-to-end AI system that integrates real-world cinematic principles for professional-grade film generation, yielding editable, industry-standard outputs. FilMaster is built on two key principles: (1) learning cinematography from extensive real-world film data and (2) emulating professional, audience-centric post-production workflows. Inspired by these principles, FilMaster incorporates two stages: a Reference-Guided Generation Stage which transforms user input to video clips, and a Generative Post-Production Stage which transforms raw footage into audiovisual outputs by orchestrating visual and auditory elements for cinematic rhythm. Our generation stage highlights a Multi-shot Synergized RAG Camera Language Design module to guide the AI in generating professional camera language by retrieving reference clips from a vast corpus of 440,000 film clips. Our post-production stage emulates professional workflows by designing an Audience-Centric Cinematic Rhythm Control module, including Rough Cut and Fine Cut processes informed by simulated audience feedback, for effective integration of audiovisual elements to achieve engaging content. The system is empowered by generative AI models like (M)LLMs and video generation models. Furthermore, we introduce FilmEval, a comprehensive benchmark for evaluating AI-generated films. Extensive experiments show FilMaster's superior performance in camera language design and cinematic rhythm control, advancing generative AI in professional filmmaking.
• Abstract（参考訳）: AIによるコンテンツ制作は、映画制作の可能性を秘めている。 しかし、既存の映画生成システムは、映画原理の実装に苦慮し、プロの質の高い映画を作ることができず、特に多様なカメラ言語や映画のリズムが欠けている。 その結果、テンプレート化された視覚と未完成の物語が生まれる。 これを解決するために、プロ級の映画制作のための現実の映画原理を統合するエンドツーエンドAIシステムであるFilMasterを導入し、編集可能で業界標準出力を得る。 FilMasterは、(1)広範に現実世界の映画データから撮影を学ぶこと、(2)プロの観客中心のポストプロダクションワークフローをエミュレートすること、の2つの原則に基づいて構築されている。 これらの原則にインスパイアされたFilMasterは、ユーザ入力をビデオクリップに変換する参照ガイド生成ステージと、生の映像を映像リズムのための視覚的および聴覚的要素を編成してオーディオ視覚的出力に変換する生成後ステージという2つのステージを組み込んでいる。 我々の世代ステージでは、40万本のフィルムクリップからなる巨大なコーパスから参照クリップを取り出すことにより、AIがプロのカメラ言語を生成する際のガイドとなるマルチショットRAGカメラ言語設計モジュールが強調されている。 我々のポストプロダクションステージでは,映像要素を効果的に統合してエンゲージメントコンテンツを実現するために,オーディエンス中心の映像リズム制御モジュール(Rough Cut, Fine Cutなど)を設計し,プロのワークフローをエミュレートする。 このシステムは(M)LLMやビデオ生成モデルのような生成AIモデルによって強化されている。 さらに,AI生成映画を評価するための総合的なベンチマークであるFilmEvalを紹介する。 大規模な実験は、FilMasterのカメラ言語設計と撮影リズム制御における優れたパフォーマンスを示し、プロの映画製作における生成AIの進歩を示している。

関連論文リスト

• CineTechBench: A Benchmark for Cinematographic Technique Understanding and Generation [22.88243961225531]
  CineTechBenchは、調味された撮影の専門家による正確な手動アノテーションに基づいて作られたベンチマークである。 私たちのベンチマークでは、撮影スケール、ショットアングル、コンポジション、カメラの動き、照明、色、焦点距離の7つの重要な側面をカバーしています。 生成タスクでは,映像の質の高いカメラの動きを再現するための高度な映像生成モデルの評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-21T06:02:39Z)
• GenDoP: Auto-regressive Camera Trajectory Generation as a Director of Photography [98.28272367169465]
  本稿では,写真監督の専門知識にインスパイアされた自己回帰モデルを導入し,芸術的かつ表現的なカメラトラジェクトリを生成する。 包括的で多様なデータベースのおかげで、高品質でコンテキスト対応のカメラムーブメント生成のための自動回帰デコーダのみのトランスフォーマーをトレーニングします。 実験により、既存の手法と比較して、GenDoPはより良い制御性、よりきめ細かい軌道調整、より高い運動安定性を提供することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-09T17:56:01Z)
• FilmComposer: LLM-Driven Music Production for Silent Film Clips [7.730834771348827]
  LLM方式を用いてサイレントフィルムクリップのための音楽制作を行う。 FilmComposerは、大規模な生成モデルとマルチエージェントアプローチを組み合わせた最初のものである。 MusicPro-7kには7,418本の映画クリップ、音楽、説明、リズムスポット、メインメロディが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T08:05:11Z)
• Can video generation replace cinematographers? Research on the cinematic language of generated video [31.0131670022777]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T09:02:24Z)
• CinePreGen: Camera Controllable Video Previsualization via Engine-powered Diffusion [29.320516135326546]
  CinePreGenは、エンジン駆動の拡散で強化された視覚前処理システムである。 グローバルなカメラ調整からローカルなカメラ調整まで、ダイナミックなコントロールを提供する新しいカメラとストーリーボードインターフェースを備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T17:16:18Z)
• MovieFactory: Automatic Movie Creation from Text using Large Generative Models for Language and Images [92.13079696503803]
  映画制作のためのフレームワークであるMovieFactory(3072$times$1280)、映画スタイル(マルチシーン)、マルチモーダル(サウンド)映画について紹介する。 本手法は,簡単なテキスト入力を用いて,スムーズなトランジションでキャプティベーション映画を制作することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-12T17:31:23Z)
• Dynamic Storyboard Generation in an Engine-based Virtual Environment for Video Production [92.14891282042764]
  VDS(Virtual Dynamic Storyboard)を導入し,仮想環境でのストーリーボード撮影を可能にする。 形式化されたストーリースクリプトとカメラスクリプトが入力として与えられたら、いくつかのキャラクターアニメーションとカメラムーブメント提案を生成する。 候補から高品質なダイナミックなストーリーボードをピックアップするために,プロのマニュアル作成データから学習したショット品質基準に基づいて,ショットランキング判別器を装備する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T06:37:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。