SIGGRAPH Asia 2025｜当视频生成真正「看清一个人」：多视角身份一致、真实光照与可控镜头的统一框架

Netflix Eyeline 团队提出“Virtually Being”，系统解决视频生成中长期被忽视的多视角身份一致性问题。研究指出，仅凭单张图像难以维持角色在镜头运动中的身份稳定，尤其在多人场景中更为明显。团队利用 75/160 相机阵列采集数据，通过 4D Gaussian Splatting 重建，并结合多视角与 HDR 重光照渲染数据训练模型。两阶段训练策略先学习镜头语言，再绑定身份与多视角外观。实验证明，该方法在 AdaFace 指标和用户评估中均显著优于现有技术，83.9% 用户认为光照更自然，为影视级定制化视频生成提供了新路径。
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