arXiv · cs.AI· Yingshuang Zou, Xiaoyu Shi, Yawen Luo, Ziang Li, Qinghe Wang, Mengfei Li, Chengfeng Zhao, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Yuan Liu·· 4 小时前
Mise-en-Video(MeV):面向多镜头视频生成的细粒度 3D 控制框架
Mise-en-Video: Fine-Grained 3D Control for Multi-Shot Video Generation
AI 导读
Mise-en-Video(MeV)是一个高可控多镜头视频生成框架,让创作者先在 3D 空间中完成多镜头调度,再生成对应的多镜头视频。它结合分层注意力机制实现多层级叙事一致性,并用 3D-aware 布局引导实现逐镜头的精确空间控制。团队还构建了含分层多镜头文本与有向 3D 边界框的 160K 视频数据集,实验显示 MeV 在视频质量、镜头间一致性和主体级可控性上均优于强基线。
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