浙江大学携手上海交通大学等顶尖学府共同研发的全息视界：多模态视频创作平台

在数字媒体技术的浪潮中，一场创新的联合正在学术界激起涟漪。浙江大学与上海交通大学，联袂多家高等学府，共同推出了“全息视界”——一个开创性的多模态视频生成框架。这一框架标志着视频内容创造领域的一次重大飞跃，它通过融合视觉、听觉乃至语义分析的多种模式，为用户开启了前所未有的创意空间。旨在解决传统视频生成技术的局限，全息视界利用人工智能的深度学习能力，能够自动生成高质量、高真实感的视频内容，极大地丰富了内容创作的多样性和效率。这不仅为教育、娱乐、新闻传播等行业提供了强大的工具，也预示着未来媒体内容生产将更加智能化、个性化的新趋势。这一跨学科合作的结晶，正逐步揭开多模态交互技术的神秘面纱，引领我们步入一个视频创作的新纪元。

　　

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：

　　 　　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。 　　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。 　　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。 　　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: 　　

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。 　　

以上就是OmniCam—浙大联合上海交大等高校推出的多模态视频生成框架的详细内容，更多请关注其它相关文章！