机构名称：
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我们提出了G en 3c，这是一种具有精确的C amera c onTrol和暂时3D C的生成视频模型。先前的视频模型已经生成了现实的视频，但是它们倾向于利用少量3D信息，导致不一致的情况，例如弹出和不存在的对象。相机控制（如果完全实现）是不精确的，因为相机参数仅是对神经网络的输入，然后必须推断视频依赖相机。相比之下，G en 3c由3D缓存：通过预测种子图像的像素深度或先前生成的框架获得的点云。生成下一个帧时，G en 3c由用户提供的新摄像头轨迹在3D缓存的2D渲染上进行条件。至关重要的是，这意味着G en 3c都不必须记住它的预期
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
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