近日，快手正式发布了视频版本的 ControlNet 模型，并将其命名为 “CineMaster3D 感知文本到视频生成框架”。这一突破性技术的发布，无疑将为视频创作领域带来革命性的变革，让用户能够以前所未有的精度和自由度操控视频内容。
ControlNet 技术的核心优势在于其强大的可控性，它允许用户通过额外的控制信号引导AI生成的内容，从而实现更精准、更符合用户意图的创作。快手此次发布的 CineMaster 框架，正是将 ControlNet 的这一优势拓展到了视频领域。
CineMaster 框架最令人瞩目的亮点在于其对物体位置和相机运动的精确控制能力。用户可以通过输入深度图、相机轨迹和物体标签等控制信号，精细地调整视频中元素的位置、运动轨迹以及整体的镜头语言。这意味着，创作者不再需要完全依赖AI的“自由发挥”，而是可以像“神笔马良”一样，精确地描绘出脑海中的视频画面。
更令人惊喜的是，快手还同步推出了一套从大规模视频中提取3D 边界框和相机轨迹的流程。这项技术意味着，用户不仅可以从零开始创作可控视频，还可以对现有视频进行二次创作，提取视频中的3D 信息并加以利用，实现风格迁移、场景替换等高级编辑效果，进一步扩展了视频创作的可能性。
CineMaster 的发布，预示着视频内容创作正在迈向一个全新的智能化时代。它降低了专业视频制作的技术门槛，让更广泛的用户群体能够轻松创作出高质量、个性化的视频内容。无论是专业创作者还是普通用户，都将从中受益，享受到技术进步带来的创作红利。 快手此举无疑将进一步巩固其在短视频和AI技术领域的领先地位，并推动整个行业的技术创新和内容生态繁荣发展。
项目地址：https://cinemaster-dev.github.io/
