I2VControl: Disentangled and Unified Video Motion Synthesis Control

📄 arXiv: 2411.17765v3 📥 PDF

作者: Wanquan Feng, Tianhao Qi, Jiawei Liu, Mingzhen Sun, Pengqi Tu, Tianxiang Ma, Fei Dai, Songtao Zhao, Siyu Zhou, Qian He

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-26 (更新: 2025-07-30)

备注: Accepted to ICCV 2025. Project page: https://wanquanf.github.io/I2VControl

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

I2VControl：解耦统一的视频运动合成控制框架，实现多类型控制无冲突融合

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 视频合成 运动控制 解耦表示 统一框架 点轨迹 空间划分 用户驱动 预训练模型

📋 核心要点

  1. 现有视频合成方法在多类型运动控制融合时易产生逻辑冲突，限制了创作自由。
  2. I2VControl将多种控制任务统一表示为点轨迹，并采用空间划分策略避免控制冲突。
  3. 实验表明，I2VControl在多种控制任务上表现出色，并支持用户驱动的创新组合。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种解耦且统一的框架I2VControl，旨在克服视频合成中多种运动控制类型之间存在的逻辑冲突。该框架重新思考了相机控制、物体拖拽和运动笔刷等任务，并将它们统一表示为基于点轨迹的形式，每种控制类型都由专门的公式管理。相应地，论文提出了一种空间划分策略，将每个单元分配给相应的控制类别，从而在单个合成流程中动态地协调不同的控制类型，避免冲突。此外，还设计了一种适配器结构，作为预训练模型的插件，并且与特定的模型架构无关。大量的实验表明，该方法在各种控制任务上都取得了优异的性能，并进一步促进了用户驱动的创造性组合，从而增强了创新性。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频合成方法在运动控制方面存在局限性，主要体现在无法同时支持多种控制类型，例如相机控制、物体拖拽和运动笔刷等。当尝试组合这些控制方式时，往往会产生逻辑冲突，导致合成结果不符合预期，限制了用户的创作自由。现有方法缺乏一种统一的框架来协调不同类型的运动控制。

核心思路：I2VControl的核心思路是将不同的运动控制任务（相机控制、物体拖拽、运动笔刷）统一表示为基于点轨迹的形式。通过这种统一的表示，可以将不同类型的控制操作放在同一个框架下进行处理。此外，论文还提出了一种空间划分策略，将图像空间划分为多个单元，每个单元分配给特定的控制类型，从而避免不同控制类型之间的冲突。

技术框架：I2VControl的整体框架包括以下几个主要模块：1) 轨迹生成模块：根据用户指定的控制类型和参数，生成相应的点轨迹。2) 空间划分模块：将图像空间划分为多个单元，并为每个单元分配控制类型。3) 运动合成模块：根据点轨迹和空间划分信息，生成最终的视频。4) 适配器模块：作为一个插件，连接预训练模型，使得I2VControl可以应用于不同的视频生成模型。

关键创新：I2VControl的关键创新在于其解耦和统一的控制框架。通过将不同的控制任务统一表示为点轨迹，并采用空间划分策略，实现了多种控制类型的无冲突融合。此外，适配器结构使得该方法可以灵活地应用于不同的预训练模型，提高了通用性。与现有方法相比，I2VControl能够更好地支持用户驱动的创造性视频合成。

关键设计：空间划分策略是关键设计之一，具体实现方式未知。适配器模块的设计也至关重要，它需要能够有效地将点轨迹信息融入到预训练模型中，具体实现方式未知。损失函数的设计也需要考虑不同控制类型之间的平衡，以保证合成结果的质量。具体参数设置和网络结构细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了I2VControl的有效性。实验结果表明，该方法在各种控制任务上都取得了优异的性能，能够生成高质量的视频，并支持用户驱动的创造性组合。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。项目页面提供了更多实验细节。

🎯 应用场景

I2VControl具有广泛的应用前景，可应用于视频编辑、游戏开发、电影制作等领域。用户可以使用该框架轻松地控制视频中的相机运动、物体运动和特效，从而创作出更具创意和个性化的视频内容。该研究还有助于推动视频生成技术的发展，为未来的智能视频创作工具奠定基础。

📄 摘要（原文）

Motion controllability is crucial in video synthesis. However, most previous methods are limited to single control types, and combining them often results in logical conflicts. In this paper, we propose a disentangled and unified framework, namely I2VControl, to overcome the logical conflicts. We rethink camera control, object dragging, and motion brush, reformulating all tasks into a consistent representation based on point trajectories, each managed by a dedicated formulation. Accordingly, we propose a spatial partitioning strategy, where each unit is assigned to a concomitant control category, enabling diverse control types to be dynamically orchestrated within a single synthesis pipeline without conflicts. Furthermore, we design an adapter structure that functions as a plug-in for pre-trained models and is agnostic to specific model architectures. We conduct extensive experiments, achieving excellent performance on various control tasks, and our method further facilitates user-driven creative combinations, enhancing innovation and creativity. Project page: https://wanquanf.github.io/I2VControl .