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ReCamMaster

论文方法总览：ReCamMaster 的相机控制架构。

ReCamMaster（Kuaishou (Kling Team)）：3D 与 4D；已验证。

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ReCamMaster 让已有视频沿新的相机轨迹重新渲染——从单个视频出发的相机可控生成式渲染。本 catalog 中其树内 pipeline、operator 与合成运行时位于 Kling 命名空间下，runner 已针对官方相机轨迹 video-to-video demo（使用本地 ReCamMaster/Wan 资产）验证。

论文方法总览：ReCamMaster 的相机控制架构。
论文方法总览：ReCamMaster 的相机控制架构。

记录论文为ReCamMaster: Camera-Controlled Generative Rendering from A Single Video（2025）。

项目页：jianhongbai.github.io/ReCamMaster。代码：KlingAIResearch/ReCamMaster。

构建运行命令

推理 Pipeline
ReCamMasterPipelineworldfoundry.pipelines.kling.pipeline_recammaster
任务Default default
环境worldfoundry-unified-cu128
设备CUDA 12.8
Runnerworldfoundry.pipeline
加载方式from_pretrained
调用方式native_or_standard_invocation
worldfoundry-eval run \
  recammaster \
  --pipeline.task-profile default \
  --json

用来做什么

用 recammaster 做相机条件视频推理。配方绑定了已记录的相机控制 profile。

按论文（arXiv 2503.11647），ReCamMaster 通过帧维度条件化把源视频注入预训练文生视频模型（开源版基于 Wan 系），从而在生成时更换相机轨迹。运行需要本地 Wan2.1、ReCamMaster checkpoint、torchvision 与 CUDA 资产。该模型由快手（可灵团队）发布。

catalog 记录的任务包括 camera-controlled video rerendering。别名包括 Camera-Controlled Generative Rendering from A Single Video。

记录的评测入口包括CameraBench（直接评估相机轨迹控制质量）。

运行时契约

可选 prompt、input_path、frames、fps、steps；产物 generated_video、generated_4d_scene、recammaster.mp4。

CLI task profile：default。绑定的 pipeline 类是 ReCamMasterPipeline。

系列状态：已验证。

default 记录默认值：frames=81, fps=8。

开源参考运行时受 checkpoint/GPU 限制——不注册空 runner 壳。

在 WorldFoundry 中运行

启动 worldfoundry-eval run recammaster --pipeline.task-profile default 跟随相机路径。上方命令构建器按已记录任务切换 --pipeline.task-profile，发出的仍是 worldfoundry-eval run。

运行环境是统一 profile worldfoundry-unified-cu128（Python 3.11，CUDA 12.8）。

记录的权重仓库包括 KlingTeam/ReCamMaster-Wan2.1、Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B。准备环境并检查本地资产：bash scripts/inference/prepare_model_infer.sh recammaster；下载缺失的公开权重时加 --download。

状态：已验证。