OmniCam

OmniCam – 浙大联合上海交大等高校推出的多模态视频生成框架

OmniCam是什么

OmniCam 是一款先进的多模态视频生成框架，利用摄像机控制技术实现高质量视频的创作。它支持多种输入模态的组合，用户可以通过提供文本描述、视频轨迹或图像作为参考，精确地操控摄像机的轨迹。OmniCam 结合了大型语言模型（LLM）与视频扩散模型，能够生成时空一致的高质量视频内容。其训练分为三个阶段，包含大规模模型训练、视频扩散模型训练以及强化学习微调，确保生成视频的准确性和连贯性。

OmniCam的主要功能

• 多模态输入支持：用户能够提供文本或视频作为轨迹参考，并利用图像或视频作为内容参考，实现对摄像机的精准控制。
• 高质量视频生成：基于大型语言模型和视频扩散模型，OmniCam 输出时空一致且高质量的视频。
• 灵活的摄像机控制：
  • 支持逐帧控制，用户可设置操作的起始与结束帧。
  • 支持任意方向的复合，包括相机的拉近和推远，移动与旋转至任意角度。
  • 提供速度控制，以满足快速剪辑的需求。
  • 实现多种操作的无缝连接，支持长序列操作，允许连续执行多个指令。
  • 支持常见的特效，例如相机旋转。
• 数据集支持：引入了 OmniTr 数据集，这是针对多模态相机控制的首个大型数据集，为模型训练提供了坚实的基础。

OmniCam的技术原理

• 轨迹规划：用户输入文本或视频后，OmniCam 会将这些输入转化为离散的表示，通过精准的轨迹规划算法，计算每一帧画面中摄像机的具置和姿态。具体而言，算法将摄像机围绕物体中心建模为球面，从而得到轨迹上每一点的空间位置，并转换为摄像机外参序列。
• 内容渲染：结合用户提供的内容参考（如图像或视频）与规划好的摄像机轨迹，OmniCam 运用先进的 3D 重建技术，渲染初步视角的视频帧。在渲染过程中，使用点云、摄像机内参与外参等信息，通过特定算法优化摄像机内参，完成视频帧的渲染。
• 细节完善：在渲染过程中，OmniCam 的扩散模型会基于自身的先验知识，对视频帧进行细节补充，填补空白区域，最终生成完整而精美的视频。
• 大规模模型训练：以 Llama3.1 作为骨干网络进行微调，以训练大规模模型。
• 视频扩散模型训练：专门对视频扩散模型进行训练。
• 强化学习微调：冻结下游视频生成模型，将其作为奖励模型，利用 PPO 算法对轨迹大模型进行微调，以优化模型性能。

OmniCam的项目地址

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

OmniCam的应用场景

• 影视制作：OmniCam 可以迅速生成复杂的镜头，帮助导演和制片人节省设计和拍摄镜头的时间与精力，提高制作效率，实现更丰富的创意表达。
• 广告宣传：广告商可以利用 OmniCam 根据不同的宣传需求快速调整镜头角度与轨迹，制作出更具吸引力的广告视频，吸引消费者的注意。
• 教育与培训：OmniCam 能够生成生动形象的教学视频，将复杂的概念转化为简单易懂的内容。学生通过观看这些视频，可以更好地理解和掌握知识，提升学习效果。
• 智能安防：OmniCam 可用于城市治安监控、交通管理及应急指挥等场景，实现多部门视频资源的整合与协同。

常见问题

• OmniCam的使用难度大吗？：OmniCam 提供友好的用户界面，用户只需按照提示输入相关信息即可，操作相对简单。
• 生成视频的质量如何？：OmniCam 能生成高质量、时空一致的视频，符合用户的各种要求。
• 是否支持多种输入方式？：是的，OmniCam 支持文本、视频和图像等多种输入方式，方便用户使用。