論文の概要: $h$-control: Training-Free Camera Control via Block-Conditional Gibbs Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11871v2
• Date: Sat, 16 May 2026 12:55:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:45.702381
• Title: $h$-control: Training-Free Camera Control via Block-Conditional Gibbs Refinement
• Title（参考訳）: $h$-control: Block-Conditional Gibbs Refinementによるトレーニング不要カメラコントロール
• Authors: Yuzhu Wang, Xi Ye, Duo Su, Yangyang Xu, Jun Zhu,
• Abstract要約: textbf$h$-controlは、トレーニングフリーでトレーニングベースの7つの競合相手に対して最高のFVDを達成する。 RealEstate10KとDAVISでは、textbf$h$-controlは7つのトレーニングフリーおよびトレーニングベース競合相手に対して最高のFVDを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.751369359301236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training-free camera control for pretrained flow-matching video generators is a partial-observation inverse problem: a depth-warped guidance video supplies noisy evidence on a subset of latent sites, which the sampler must reconcile with the pretrained prior. Existing methods struggle to balance the trade-off between trajectory adherence and visual quality and the heuristic guidance-strength tuning lacks robustness. We propose \textbf{$h$-control}, which resolves this dilemma through a structural change to the sampler: each outer hard-replacement guidance step is augmented with an inner-loop \emph{block-conditional pseudo-Gibbs refinement} on the unobserved complement at the same noise level, with provable convergence to the partial-observation conditional data law. To accelerate convergence on high-dimensional video latents, we exploit their conditional locality, partitioning the unobserved complement into 3D patches, each tracked by a custom mixing indicator that adaptively freezes converged patches. On RealEstate10K and DAVIS, \textbf{$h$-control} attains the best FVD against all seven training-free and training-based competitors, outperforming every training-free baseline on every reported metric.
• Abstract（参考訳）: プレトレーニング済みフローマッチングビデオジェネレータのためのトレーニング不要カメラ制御は、部分的観測逆問題である。 既存の手法では、軌道の定着と視覚的品質のトレードオフのバランスがとれず、ヒューリスティックな指導力のチューニングは堅牢性に欠ける。 本稿では,このジレンマをサンプルに対する構造的変化によって解決する「textbf{$h$-control}」を提案する。 高次元ビデオ潜伏剤の収束を早めるために、それらの条件的局所性を利用して、観測されていない補体を3Dパッチに分割し、それぞれが、収束パッチを適応的に凍結するカスタムミキシングインジケータによって追跡する。 RealEstate10KとDAVISでは、 \textbf{$h$-control} は7つのトレーニングフリーおよびトレーニングベースコンペティターに対して最高のFVDを獲得し、レポートされたメトリック毎にトレーニングフリーのベースラインを上回っている。

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