Generative Photographic Control for Scene-Consistent Video Cinematic Editing

📄 arXiv: 2511.12921v1 📥 PDF

作者: Huiqiang Sun, Liao Shen, Zhan Peng, Kun Wang, Size Wu, Yuhang Zang, Tianqi Liu, Zihao Huang, Xingyu Zeng, Zhiguo Cao, Wei Li, Chen Change Loy

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-17

💡 一句话要点

CineCtrl：提出一种生成式视频电影编辑框架，实现对专业相机参数的精细控制。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 生成式视频编辑 电影摄影控制 解耦交叉注意力 相机参数控制 视频生成 场景一致性 数据生成策略

📋 核心要点

  1. 现有生成视频模型在电影编辑中，难以对景深、曝光等摄影参数进行精细控制，限制了艺术表达。
  2. CineCtrl框架通过解耦交叉注意力机制，将相机运动与摄影输入分离，实现独立控制，保证场景一致性。
  3. 通过模拟摄影效果和真实数据收集，构建大规模数据集，提升模型在控制相机参数生成高质量视频方面的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

电影叙事深受景深和曝光等摄影元素的巧妙操控的影响。这些效果对于传达情绪和创造审美吸引力至关重要。然而，在生成式视频模型中控制这些效果仍然极具挑战性，因为大多数现有方法仅限于相机运动控制。本文提出了CineCtrl，这是第一个视频电影编辑框架，可以对专业的相机参数（例如，散景、快门速度）进行精细控制。我们引入了一种解耦的交叉注意力机制，将相机运动与摄影输入分离，从而实现精细、独立的控制，而不会影响场景一致性。为了克服训练数据短缺的问题，我们开发了一种全面的数据生成策略，该策略利用模拟的摄影效果和专门的真实世界收集流程，从而能够构建用于稳健模型训练的大规模数据集。大量实验表明，我们的模型生成具有精确控制、用户指定的摄影相机效果的高保真视频。

🔬 方法详解

问题定义：现有生成视频方法主要集中于控制相机运动，而忽略了对景深、快门速度等摄影参数的精细控制。这导致生成的视频缺乏电影感，无法满足专业电影编辑的需求。现有方法难以在保持场景一致性的前提下，独立控制这些摄影参数。

核心思路：CineCtrl的核心思路是将相机运动和摄影参数解耦，从而实现对它们的独立控制。通过引入解耦的交叉注意力机制，模型可以分别处理相机运动和摄影输入，避免它们之间的相互干扰。这种解耦的设计使得用户可以精细地调整摄影参数，而不会影响场景的整体一致性。

技术框架：CineCtrl框架包含以下主要模块：1) 视频编码器：将输入视频编码成潜在表示。2) 运动控制模块：根据用户指定的相机运动参数，生成相应的运动表示。3) 摄影控制模块：根据用户指定的摄影参数（如散景、快门速度），生成相应的摄影表示。4) 解耦交叉注意力模块：将运动表示和摄影表示进行融合，同时保持它们之间的独立性。5) 视频解码器：将融合后的表示解码成最终的视频。

关键创新：CineCtrl的关键创新在于解耦的交叉注意力机制。该机制允许模型在融合运动和摄影信息的同时，保持它们之间的独立性，从而实现对摄影参数的精细控制。此外，该论文还提出了一个数据生成策略，用于生成大规模的训练数据集，解决了训练数据短缺的问题。

关键设计：解耦交叉注意力模块的设计是关键。它使用两个独立的注意力机制分别处理运动和摄影信息，然后将它们的结果进行融合。损失函数包括视频重建损失、运动一致性损失和摄影一致性损失。数据生成策略包括使用渲染引擎模拟各种摄影效果，以及从真实世界收集包含不同摄影风格的视频。

📊 实验亮点

实验结果表明，CineCtrl能够生成具有精确控制的摄影效果的高保真视频。与现有方法相比，CineCtrl在摄影参数控制的准确性和场景一致性方面均有显著提升。用户研究表明，CineCtrl生成的视频在视觉质量和艺术表现力方面更受用户喜爱。定量指标显示，CineCtrl在FID和LPIPS等指标上优于其他基线方法。

🎯 应用场景

CineCtrl可应用于电影制作、广告设计、游戏开发等领域，为专业人士提供更强大的视频编辑工具。它能够帮助用户轻松地调整视频的景深、曝光等参数，创造出更具艺术感和表现力的视觉效果。未来，该技术有望进一步发展，实现对更多摄影参数的控制，并与其他AI技术相结合，实现更智能化的视频编辑。

📄 摘要（原文）

Cinematic storytelling is profoundly shaped by the artful manipulation of photographic elements such as depth of field and exposure. These effects are crucial in conveying mood and creating aesthetic appeal. However, controlling these effects in generative video models remains highly challenging, as most existing methods are restricted to camera motion control. In this paper, we propose CineCtrl, the first video cinematic editing framework that provides fine control over professional camera parameters (e.g., bokeh, shutter speed). We introduce a decoupled cross-attention mechanism to disentangle camera motion from photographic inputs, allowing fine-grained, independent control without compromising scene consistency. To overcome the shortage of training data, we develop a comprehensive data generation strategy that leverages simulated photographic effects with a dedicated real-world collection pipeline, enabling the construction of a large-scale dataset for robust model training. Extensive experiments demonstrate that our model generates high-fidelity videos with precisely controlled, user-specified photographic camera effects.