I2V3D: Controllable image-to-video generation with 3D guidance

📄 arXiv: 2503.09733v1 📥 PDF

作者: Zhiyuan Zhang, Dongdong Chen, Jing Liao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-12

备注: Project page: https://bestzzhang.github.io/I2V3D

💡 一句话要点

I2V3D：利用3D引导实现可控的图像到视频生成

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 图像到视频生成 3D引导 可控生成 扩散模型 视频插值

📋 核心要点

  1. 现有图像到视频生成方法缺乏对3D场景的精确控制，难以实现复杂的相机运动和物体交互。
  2. I2V3D利用3D几何信息作为引导，结合图像扩散模型和视频插值技术，实现对视频内容的高度可控性。
  3. 实验结果表明，I2V3D能够从单张图像生成高质量、可控的动画视频，展现了其在视频生成领域的潜力。

📝 摘要（中文）

I2V3D是一个新颖的框架，旨在将静态图像转化为具有精确3D控制的动态视频，它充分利用了3D几何引导和先进生成模型的优势。该方法结合了计算机图形管道的精确性，能够精确控制相机运动、物体旋转和角色动画等元素，并利用生成式AI的视觉保真度，从粗略渲染的输入中生成高质量视频。为了支持具有任意起始点和扩展序列的动画，我们采用由3D几何引导的两阶段生成过程：1) 3D引导的关键帧生成，其中定制的图像扩散模型细化渲染的关键帧，以确保一致性和质量；2) 3D引导的视频插值，这是一种无需训练的方法，它使用双向引导在关键帧之间生成平滑、高质量的视频帧。实验结果突出了我们的框架在通过协调3D几何和生成模型，从单个输入图像生成可控、高质量动画方面的有效性。该框架的代码将公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有的图像到视频生成方法通常难以实现对生成视频中3D结构的精确控制，尤其是在相机运动、物体旋转和角色动画等方面。这些方法往往缺乏对底层3D几何信息的有效利用，导致生成视频的一致性和可控性较差。因此，如何利用3D信息来引导图像到视频的生成，从而实现对视频内容的高度控制，是一个重要的研究问题。

核心思路：I2V3D的核心思路是结合计算机图形学的精确控制和生成式AI的视觉保真度。具体来说，它首先利用3D几何信息渲染出粗略的关键帧，然后使用定制的图像扩散模型对这些关键帧进行细化，以提高视觉质量和一致性。接着，采用一种无需训练的3D引导视频插值方法，在关键帧之间生成平滑、高质量的视频帧。这种两阶段的方法既保证了对3D场景的精确控制，又充分利用了生成模型的强大生成能力。

技术框架：I2V3D的整体框架包含两个主要阶段：3D引导的关键帧生成和3D引导的视频插值。在3D引导的关键帧生成阶段，首先使用3D建模软件或现有的3D场景重建技术生成场景的3D模型，并根据所需的相机运动和物体动画渲染出关键帧。然后，使用定制的图像扩散模型对这些关键帧进行细化，以提高视觉质量和一致性。在3D引导的视频插值阶段，利用双向引导，在关键帧之间生成平滑、高质量的视频帧。

关键创新：I2V3D的关键创新在于将3D几何信息与生成模型相结合，实现对视频内容的高度可控性。与传统的图像到视频生成方法相比，I2V3D能够精确控制相机运动、物体旋转和角色动画等元素，从而生成更逼真、更可控的视频。此外，I2V3D采用了一种无需训练的3D引导视频插值方法，避免了对大量训练数据的依赖，提高了方法的实用性。

关键设计：在3D引导的关键帧生成阶段，定制的图像扩散模型采用了U-Net结构，并引入了3D几何信息作为条件输入，以指导图像的生成过程。在3D引导的视频插值阶段，利用双向光流估计来计算相邻帧之间的运动信息，并使用这些运动信息来指导视频帧的插值过程。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了I2V3D的有效性。实验结果表明，I2V3D能够从单张图像生成高质量、可控的动画视频，并且在视觉质量和一致性方面优于现有的图像到视频生成方法。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述（未知）。

🎯 应用场景

I2V3D具有广泛的应用前景，例如游戏开发、电影制作、虚拟现实和增强现实等领域。它可以用于快速生成高质量的动画视频，降低制作成本，提高制作效率。此外，I2V3D还可以用于创建个性化的虚拟角色和场景，为用户提供更丰富的互动体验。未来，该技术有望在教育、娱乐和商业等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

We present I2V3D, a novel framework for animating static images into dynamic videos with precise 3D control, leveraging the strengths of both 3D geometry guidance and advanced generative models. Our approach combines the precision of a computer graphics pipeline, enabling accurate control over elements such as camera movement, object rotation, and character animation, with the visual fidelity of generative AI to produce high-quality videos from coarsely rendered inputs. To support animations with any initial start point and extended sequences, we adopt a two-stage generation process guided by 3D geometry: 1) 3D-Guided Keyframe Generation, where a customized image diffusion model refines rendered keyframes to ensure consistency and quality, and 2) 3D-Guided Video Interpolation, a training-free approach that generates smooth, high-quality video frames between keyframes using bidirectional guidance. Experimental results highlight the effectiveness of our framework in producing controllable, high-quality animations from single input images by harmonizing 3D geometry with generative models. The code for our framework will be publicly released.