Captain Cinema: Towards Short Movie Generation
作者: Junfei Xiao, Ceyuan Yang, Lvmin Zhang, Shengqu Cai, Yang Zhao, Yuwei Guo, Gordon Wetzstein, Maneesh Agrawala, Alan Yuille, Lu Jiang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-07-24
备注: Under review. Project page: https://thecinema.ai
💡 一句话要点
Captain Cinema：提出一种短电影生成框架，解决长程一致性和高质量生成问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 短电影生成 关键帧规划 视频合成 多模态扩散Transformer 长程一致性 叙事生成 电影制作 AI电影
📋 核心要点
- 现有方法难以保证生成短电影在故事情节和视觉上的长程一致性，尤其是在多场景叙事中。
- Captain Cinema采用自顶向下的关键帧规划和自下而上的视频合成相结合的策略，确保长程连贯性。
- 通过在电影数据集上训练多模态扩散Transformer，Captain Cinema能够高效生成高质量、叙事一致的短电影。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为Captain Cinema的短电影生成框架。给定电影故事情节的详细文本描述，该方法首先生成一系列关键帧，概述整个叙事，从而确保故事情节和视觉外观（例如，场景和角色）中的长程一致性。我们将此步骤称为自顶向下关键帧规划。然后，这些关键帧作为视频合成模型的条件信号，该模型支持长上下文学习，以生成它们之间的时空动态。此步骤称为自下而上视频合成。为了支持稳定高效地生成多场景长叙事电影作品，我们为多模态扩散Transformer（MM-DiT）引入了一种交错训练策略，专门用于长上下文视频数据。我们的模型在一个特别策划的电影数据集上进行训练，该数据集由交错数据对组成。实验表明，Captain Cinema在高质量和高效率地自动创建视觉连贯且叙事一致的短电影方面表现良好。项目页面：https://thecinema.ai
🔬 方法详解
问题定义：现有视频生成方法难以生成具有长程叙事一致性和视觉连贯性的短电影，尤其是在处理多场景、复杂情节时。现有的方法通常难以维持角色和场景的一致性，并且生成视频的质量也难以满足电影级别的要求。
核心思路：Captain Cinema的核心思路是将短电影生成过程分解为两个阶段：首先进行自顶向下的关键帧规划，然后进行自下而上的视频合成。关键帧规划确保了整体叙事结构和视觉风格的一致性，而视频合成则负责生成关键帧之间的时空动态，从而实现高质量的视频生成。
技术框架：Captain Cinema的整体框架包含两个主要模块：关键帧规划模块和视频合成模块。关键帧规划模块接收电影故事情节的文本描述作为输入，并生成一系列关键帧，这些关键帧概括了整个叙事。视频合成模块以关键帧作为条件信号，生成关键帧之间的视频帧，从而创建完整的短电影。该框架使用多模态扩散Transformer（MM-DiT）作为其核心模型。
关键创新：Captain Cinema的关键创新在于其两阶段生成策略和针对长上下文视频数据的交错训练策略。两阶段策略有效地解耦了叙事规划和视频生成，从而提高了生成质量和效率。交错训练策略则允许模型更好地学习长程依赖关系，从而确保叙事和视觉的一致性。
关键设计：Captain Cinema使用多模态扩散Transformer（MM-DiT）作为其核心模型。MM-DiT被训练用于处理长上下文视频数据，并能够有效地融合文本和图像信息。为了支持稳定高效地生成多场景长叙事电影作品，论文引入了一种交错训练策略，专门用于长上下文视频数据。损失函数的设计旨在平衡生成视频的质量和叙事的一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Captain Cinema在自动创建视觉连贯且叙事一致的短电影方面表现出色。通过实验证明，该方法能够生成高质量、高效率的短电影，并且在叙事一致性和视觉连贯性方面优于现有方法。项目页面提供了更多示例和实验结果，展示了该方法的强大能力。
🎯 应用场景
Captain Cinema具有广泛的应用前景，包括电影制作、游戏开发、广告创意、教育娱乐等领域。它可以帮助电影制作人快速生成电影片段，为游戏开发者创建游戏过场动画，为广告商制作创意广告，以及为教育机构提供生动的教学视频。该技术还可以用于个性化视频生成，例如根据用户的喜好生成定制化的短电影。
📄 摘要（原文）
We present Captain Cinema, a generation framework for short movie generation. Given a detailed textual description of a movie storyline, our approach firstly generates a sequence of keyframes that outline the entire narrative, which ensures long-range coherence in both the storyline and visual appearance (e.g., scenes and characters). We refer to this step as top-down keyframe planning. These keyframes then serve as conditioning signals for a video synthesis model, which supports long context learning, to produce the spatio-temporal dynamics between them. This step is referred to as bottom-up video synthesis. To support stable and efficient generation of multi-scene long narrative cinematic works, we introduce an interleaved training strategy for Multimodal Diffusion Transformers (MM-DiT), specifically adapted for long-context video data. Our model is trained on a specially curated cinematic dataset consisting of interleaved data pairs. Our experiments demonstrate that Captain Cinema performs favorably in the automated creation of visually coherent and narrative consistent short movies in high quality and efficiency. Project page: https://thecinema.ai