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🎬 「导演集体失业？浙大这个AI框架把百万级影视运镜变成填空题」
大家好，我是蚝油菜花。当同行还在为分镜脚本熬秃头时，这个国产神器已经让「脑补画面→成片」的流程缩短了100倍！
你是否经历过这些影视民工至暗时刻——
- 🎥 跟摄影师比划半天"要那种王家卫式摇晃感"，结果拍出来像醉酒实录
- 🕹️ 用3D软件调摄像机轨迹，关键帧调到鼠标冒火星
- 🎞️ 实拍素材不符合预期，重拍预算已经超支三倍...
今天要解剖的 OmniCam ，正在重定义视频生产方式！这个由浙大&上海交大打造的「虚拟导演」，用三大黑科技让运镜变得像打字一样简单：
- ✅ 多模态理解王：同时听懂「文字描述+手绘轨迹+参考视频」的模糊需求
- ✅ 物理级运镜控制：支持任意复合运动与速度调节，连希区柯克变焦都能一键生成
- ✅ 好莱坞级渲染：基于3D重建与扩散模型，空白区域自动脑补合理细节
已有剧组用它1天做完原本需要两周的分镜测试，文末附《AI导演速成手册》——你的摄影机准备好迎接赛博掌镜了吗？
🚀 快速阅读
OmniCam是由国内顶尖高校联合研发的多模态视频生成框架。
- 功能：支持文本/轨迹/图像多模态输入，实现物理级精确的摄像机运动控制
- 技术：结合LLM轨迹规划与视频扩散模型，通过三阶段训练确保时空一致性
OmniCam 是什么
OmniCam是先进的多模态视频生成框架，通过摄像机控制实现高质量的视频生成。支持多种输入模态组合，用户可以提供文本描述、视频中的轨迹或图像作为参考，精确控制摄像机的运动轨迹。
OmniCam结合了大型语言模型（LLM）和视频扩散模型，能生成时空一致的视频内容。通过三阶段训练策略，包括大规模模型训练、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：用户可以提供文本或视频作为轨迹参考，以及图像或视频作为内容参考，实现对摄像机运动的精确控制
- 高质量视频生成：基于大型语言模型和视频扩散模型，生成时空一致的高质量视频
- 灵活的摄像机控制：支持帧级控制、任意方向复合运动、速度调节及特效实现
- 数据集支持：引入OmniTr数据集，为多模态相机控制提供训练基础
OmniCam 的技术原理
- 轨迹规划：将多模态输入转化为离散运动表示，通过球面运动建模计算相机外参序列
- 内容渲染：结合3D重建技术，使用点云和相机参数完成视频帧渲染
- 细节完善：利用扩散模型先验知识填补空白区域，生成完整视频
- 三阶段训练：包含LLM微调、视频扩散模型训练和强化学习微调
资源
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