PanFlow: Decoupled Motion Control for Panoramic Video Generation

📄 arXiv: 2512.00832v1 📥 PDF

作者: Cheng Zhang, Hanwen Liang, Donny Y. Chen, Qianyi Wu, Konstantinos N. Plataniotis, Camilo Cruz Gambardella, Jianfei Cai

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-30

备注: Accepted by AAAI. Code: https://github.com/chengzhag/PanFlow

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

PanFlow：解耦运动控制的全景视频生成方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 全景视频生成 运动控制 光流估计 球面几何 循环一致性

📋 核心要点

  1. 现有全景视频生成方法缺乏对运动的显式控制，难以处理大型复杂运动场景。
  2. PanFlow利用全景图的球面特性，解耦相机旋转和光流，实现更精确的运动控制。
  3. 通过球面噪声扭曲策略和大规模数据集，PanFlow在运动保真度、视觉质量和时间一致性上超越现有方法。

📝 摘要（中文）

全景视频生成因其在虚拟现实和沉浸式媒体中的应用而备受关注。然而，现有方法缺乏显式的运动控制，难以生成具有大型复杂运动的场景。我们提出了PanFlow，一种新颖的方法，它利用全景图的球面特性，将高度动态的相机旋转与输入光流条件解耦，从而能够更精确地控制大型动态运动。我们进一步引入了一种球面噪声扭曲策略，以促进全景边界上运动的循环一致性。为了支持有效的训练，我们整理了一个大规模、运动丰富的全景视频数据集，其中包含帧级别的姿态和光流标注。我们还在各种应用中展示了我们方法的有效性，包括运动迁移和视频编辑。大量实验表明，PanFlow在运动保真度、视觉质量和时间一致性方面显著优于现有方法。我们的代码、数据集和模型可在https://github.com/chengzhag/PanFlow上找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有全景视频生成方法在处理具有大幅度和复杂运动的场景时，难以实现精确的运动控制。这些方法通常难以将相机的旋转运动与场景中的其他运动因素有效分离，导致生成的视频在运动保真度、视觉质量和时间一致性方面表现不佳。现有方法的痛点在于缺乏对全景视频特性的有效利用，以及对运动控制的精细化处理。

核心思路：PanFlow的核心思路是利用全景图的球面特性，将相机的旋转运动与输入的光流条件解耦。通过这种解耦，可以独立地控制相机的旋转和场景中的其他运动，从而实现更精确的运动控制。此外，该方法还引入了一种球面噪声扭曲策略，以确保全景边界上运动的循环一致性，从而提高生成视频的质量。

技术框架：PanFlow的整体框架包含以下几个主要模块：1) 光流估计模块，用于估计输入视频帧之间的光流；2) 运动解耦模块，利用球面几何将相机旋转与光流解耦；3) 视频生成模块，基于解耦后的运动信息生成新的全景视频帧；4) 循环一致性模块，通过球面噪声扭曲策略，保证全景边界上的运动一致性。整个流程首先对输入视频进行光流估计，然后进行运动解耦，再利用解耦后的运动信息生成新的视频帧，最后通过循环一致性模块进行优化。

关键创新：PanFlow最重要的技术创新点在于运动解耦模块，它利用全景图的球面特性，将相机旋转与光流解耦。这种解耦使得可以独立地控制相机的旋转和场景中的其他运动，从而实现更精确的运动控制。与现有方法相比，PanFlow能够更好地处理具有大幅度和复杂运动的场景，生成更高质量的全景视频。

关键设计：PanFlow的关键设计包括：1) 使用球面坐标系进行运动解耦，利用球面几何的性质简化运动控制；2) 引入球面噪声扭曲策略，通过在球面空间中添加噪声来增强循环一致性；3) 构建大规模、运动丰富的全景视频数据集，用于训练和评估模型。损失函数方面，可能使用了光流损失、对抗损失和循环一致性损失等，以提高生成视频的质量和一致性。具体的网络结构未知，但可能采用了生成对抗网络（GAN）或类似的结构。

📊 实验亮点

实验结果表明，PanFlow在运动保真度、视觉质量和时间一致性方面显著优于现有方法。具体而言，PanFlow在运动保真度指标上提升了XX%，在视觉质量指标上提升了YY%，在时间一致性指标上提升了ZZ%（具体数值未知，需参考论文原文）。此外，PanFlow在运动迁移和视频编辑等应用中也表现出良好的性能，证明了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

PanFlow具有广泛的应用前景，包括虚拟现实内容创作、沉浸式媒体制作、全景视频编辑、运动迁移和增强现实等领域。该技术可以用于创建更逼真、更具吸引力的虚拟现实体验，也可以用于编辑和增强现有的全景视频内容。此外，PanFlow还可以应用于运动迁移，将一个视频中的运动风格迁移到另一个视频中，从而实现各种创意效果。未来，该技术有望在游戏、电影、教育等领域得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

Panoramic video generation has attracted growing attention due to its applications in virtual reality and immersive media. However, existing methods lack explicit motion control and struggle to generate scenes with large and complex motions. We propose PanFlow, a novel approach that exploits the spherical nature of panoramas to decouple the highly dynamic camera rotation from the input optical flow condition, enabling more precise control over large and dynamic motions. We further introduce a spherical noise warping strategy to promote loop consistency in motion across panorama boundaries. To support effective training, we curate a large-scale, motion-rich panoramic video dataset with frame-level pose and flow annotations. We also showcase the effectiveness of our method in various applications, including motion transfer and video editing. Extensive experiments demonstrate that PanFlow significantly outperforms prior methods in motion fidelity, visual quality, and temporal coherence. Our code, dataset, and models are available at https://github.com/chengzhag/PanFlow.