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title: "ReCamMaster"
description: "ReCamMaster（Kuaishou (Kling Team)）：3D 与 4D；已验证。"
modelId: "recammaster"
pageSource: generated
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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。

<ModelPaperFigures modelId="recammaster" locale="zh" />

记录论文为[ReCamMaster: Camera-Controlled Generative Rendering from A Single Video](https://arxiv.org/abs/2503.11647)（2025）。

项目页：[jianhongbai.github.io/ReCamMaster](https://jianhongbai.github.io/ReCamMaster/)。代码：[KlingAIResearch/ReCamMaster](https://github.com/KlingAIResearch/ReCamMaster)。

<ModelCommandBuilder modelId="recammaster" locale="zh" />

## 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](/zh/docs/evaluation/benchmark-hub/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**。

<ModelRelatedRecipes modelId="recammaster" locale="zh" />