SIGGRAPH 2025 | 快手可灵团队提出3D感知的可控电影级视频生成工作CineMaster...

主要观点总结

文章介绍了Sora、可灵等视频生成模型的性能表现，以及它们在文本输入创作高质量视频方面的应用。文章重点介绍了可灵研究团队在3D感知可控视频生成领域的最新成果，包括CineMaster框架的功能和特点，以及其与基线方法的对比结果。此外，文章还介绍了该框架的数据构建流程和团队背景。

关键观点总结

关键观点1: 视频生成模型的发展与应用

文章介绍了Sora、可灵等视频生成模型的令人惊艳的性能表现，这些模型能够基于文本输入创作出高质量的视频内容。

关键观点2: 可灵研究团队在3D感知可控视频生成领域的成果

可灵研究团队推出了电影级文本到视频生成框架CineMaster，实现了在3D场景中的目标、相机联合控制的文本到视频创作。

关键观点3: CineMaster框架的功能和特点

CineMaster框架允许用户通过交互式工作流布置场景、设定目标与相机的运动，并生成用户想要的视频内容。该框架支持3D感知的目标、相机运动控制，可以生成期望的视频。

关键观点4: CineMaster与基线方法的对比结果

文章将CineMaster与基线方法进行了比较，展示了CineMaster在合成符合文本提示、目标、相机控制信号的高质量视频方面的优势。

关键观点5: 团队背景和招聘信息

文章介绍了快手视觉生成与互动中心是可灵视频生成大模型背后的核心团队，并提供了联系方式和招聘信息。