論文の概要: CamPilot: A Multi-Agent Cinematic Assistant for Camera-Controlled Movie Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.10943v1
• Date: Thu, 10 Sep 2026 01:06:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.171629
• Title: CamPilot: A Multi-Agent Cinematic Assistant for Camera-Controlled Movie Generation
• Title（参考訳）: CamPilot:カメラによる映画生成のためのマルチエージェントシネマティックアシスタント
• Abstract要約: CamPilotは、撮影計画とカメラワークコントロールを統合して、一貫性があり、論理的に構造化され、人間の美的な映画を製作するフレームワークである。 以上の結果から,CamPilotは撮影制御と品質において,最先端のテクスト・ツー・ムージー生成手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.03909645687327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of large language models (LLMs) into video generation has enabled rapid text-to-video creation and improved visual quality. However, it still falls short of professional filmmaking, where cinematographic language is less refined than human-crafted camera work and multi-shot continuity remains challenging. To address these limitations, we introduce CamPilot, a multi-agent framework that integrates cinematographic planning and camera-work control to produce more coherent, logically structured, and human-aesthetic movies. CamPilot adopts a GRPO-based learning paradigm to learn camera work planning from 14K real-world professional movies, internalizing motion patterns and composition principles that support reasoning over shooting techniques (e.g., camera angle, motion, and focal behavior) and cross-shot relationships for controllable camera-viewpoint generation. Multiple agents further collaborate and evolve to improve overall output quality. To support this work and further studies in this domain, we establish CamEval, a benchmark for evaluating camera work quality and cinematic engagement. Empirical results show that CamPilot outperforms state-of-the-art text-to-movie generation methods on cinematographic control and quality, highlighting the impact of professional camera design on movie generation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)をビデオ生成に統合することで、テキストからビデオへの迅速な生成が可能となり、視覚的品質が向上した。 しかし、撮影言語は人造カメラよりも洗練されておらず、マルチショットの連続性は依然として困難であるプロの映画製作には及ばない。 撮影計画とカメラワーク制御を統合したマルチエージェントフレームワークであるCamPilotを導入し、より一貫性があり、論理的に構造化され、人間の美的な映画を製作する。 CamPilotはGRPOベースの学習パラダイムを採用し、14Kの現実世界のプロ映画からカメラワークプランニングを学ぶ。 複数のエージェントはさらに協力し、全体的な出力品質を改善するために進化する。 本研究を支援するため,カメラの作業品質と撮影エンゲージメントを評価するためのベンチマークであるCamEvalを構築した。 実証実験の結果、CamPilotは撮影制御と品質に最先端のテクスト・トゥ・ムージー・ジェネレーション法より優れており、プロのカメラデザインが映画生成に与える影響を強調している。

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