OmniCam震撼发布，浙大多校联手打造多模态视频

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OmniCam：革新多模态视频生成框架

OmniCam是一款先进的多模态视频生成框架，通过智能摄像机控制，实现高质量视频的自动化生成。它支持多种输入模式组合，例如文本描述、视频轨迹或图像，从而实现对摄像机运动轨迹的精准控制。OmniCam巧妙地结合了大型语言模型（LLM）和视频扩散模型，确保生成的视频在时空上保持高度一致性。其独特的训练策略包含三个阶段：大规模模型训练、视频扩散模型训练以及强化学习微调，从而保证了生成视频的准确性和流畅性。

核心功能：

• 多模态输入: 支持文本、视频轨迹和图像等多种输入模式，实现灵活的摄像机控制。
• 高质量视频输出: 基于LLM和视频扩散模型，生成时空一致的高质量视频内容。
• 精细化摄像机控制: 提供帧级控制、任意方向复合运动、缩放、旋转、速度控制以及多种操作的无缝衔接，支持长序列操作和常见特效，例如相机旋转。
• 强大数据集支持: 基于首个针对多模态相机控制的大型数据集OmniTr进行训练，确保模型的鲁棒性。

技术原理详解：

OmniCam 的视频生成过程包含四个关键步骤：

1. 轨迹规划: 系统将用户的文本或视频输入转化为离散的运动表示，并通过精准的算法规划每一帧相机的具体位置和姿态。该算法将相机运动建模为围绕物体中心的球面运动，计算轨迹上每一点的空间位置，最终转换为相机外参序列。
2. 内容渲染: 结合用户提供的内容参考（图像或视频）和规划好的相机轨迹，OmniCam 利用先进的3D重建技术渲染初始视角的视频帧。此过程利用点云、相机内参和外参信息，并通过特定算法优化相机内参，最终完成视频帧渲染。
3. 细节增强: OmniCam 的视频扩散模型会基于自身知识库，对渲染后的视频帧进行细节补充，填补空白区域，最终生成完整、精细的视频。
4. 多阶段模型训练: OmniCam 采用三阶段训练策略：基于Llama3.1微调的大规模模型训练、视频扩散模型训练以及利用PPO算法对轨迹大模型进行强化学习微调，从而优化模型性能。

项目信息：

• arXiv 技术论文: http://arxiv.org/pdf/2504.02312

应用前景：

OmniCam在多个领域拥有广阔的应用前景：

• 影视制作: 显著提升影视制作效率，帮助导演和制片人快速生成复杂的镜头运动，实现更多创意想法。
• 广告宣传: 帮助广告商快速制作更具吸引力的广告视频，提升广告效果。
• 教育培训: 生成生动形象的教学视频，提高学习效率。
• 智能安防: 实现多部门视频资源整合与联动，提升安防效率。

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