論文の概要: CamLit: Unified Video Diffusion with Explicit Camera and Lighting Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14241v1
- Date: Sun, 15 Mar 2026 06:28:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.694057
- Title: CamLit: Unified Video Diffusion with Explicit Camera and Lighting Control
- Title（参考訳）: CamLit:明示的なカメラと照明制御を備えた統合ビデオ拡散
- Authors: Zhiyi Kuang, Chengan He, Egor Zakharov, Yuxuan Xue, Shunsuke Saito, Olivier Maury, Timur Bagautdinov, Youyi Zheng, Giljoo Nam,
- Abstract要約: CamLitは、新しいビュー合成(NVS)を共同で実行し、単一の入力画像からリライトする最初の統合ビデオ拡散モデルである。
一つの生成モデルが、カメラと照明制御を効果的に統合し、ビデオ生成パイプラインを簡素化できることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.44048565655544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present CamLit, the first unified video diffusion model that jointly performs novel view synthesis (NVS) and relighting from a single input image. Given one reference image, a user-defined camera trajectory, and an environment map, CamLit synthesizes a video of the scene from new viewpoints under the specified illumination. Within a single generative process, our model produces temporally coherent and spatially aligned outputs, including relit novel-view frames and corresponding albedo frames, enabling high-quality control of both camera pose and lighting. Qualitative and quantitative experiments demonstrate that CamLit achieves high-fidelity outputs on par with state-of-the-art methods in both novel view synthesis and relighting, without sacrificing visual quality in either task. We show that a single generative model can effectively integrate camera and lighting control, simplifying the video generation pipeline while maintaining competitive performance and consistent realism.
- Abstract（参考訳）: 我々は,新しいビュー合成(NVS)と単一入力画像からのリライティングを共同で行う,最初の統合ビデオ拡散モデルCamLitを提案する。
1つの参照画像、ユーザー定義カメラ軌跡、環境マップが与えられた場合、CamLitは指定された照明の下で新しい視点からシーンのビデオを合成する。
一つの生成過程内では,新しい視点フレームとそれに対応するアルベドフレームを含む時間的整合性および空間的整合性のある出力を生成し,カメラポーズと照明の両方の高品質な制御を可能にする。
定性的かつ定量的な実験により、CamLitは両タスクの視覚的品質を犠牲にすることなく、新しいビュー合成とリライティングの両方において最先端の手法と同等の高忠実度出力を達成することを示した。
一つの生成モデルは、カメラと照明制御を効果的に統合し、競争性能と一貫したリアリズムを維持しつつ、映像生成パイプラインを簡素化できることを示す。
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