Camera Clone 由香港大学联合浙江大学、快手科技等机构于 2025 年发布，是一个基于 Unreal Engine 5 渲染的大规模合成视频数据集，相关论文成果为「CamCloneMaster: Enabling Reference-based Camera Control for Video Generation」，旨在支持相机克隆学习（Camera Clone Learning），即在保持场景内容不变的前提下复制参考视频的相机运动，实现「内容复现 + 相机运动匹配」。

该数据集包含 391,000 个视频，涵盖 39,100 个动态拍摄位置，每个位置均由 10 台同步相机捕获。基于这些视角组合，数据集共构建了 1,154,819 个三元视频组（Triple Sets），由相机运动参考视频、内容参考视频和复现相同相机轨迹的目标视频构成。

数据集特征概览：

• 生成环境：所有视频均在 40 个高质量 3D 场景中生成。
• 角色与动作：包含来自 Fab 与 Mixamo 的 66 个角色、 93 种动作。
• 相机轨迹：采用自动生成的多类相机轨迹，并在不同位置复用相同轨迹以构建成对轨迹。
• 相机设置：每个拍摄位置部署 10 台同步相机，用于捕获多视角数据。
• 视频规格：长度统一为 77 帧、 15 FPS；分辨率为 1344×768 或 1008×576，通过中心裁剪可适配不同生成模型。
• 文件组织：数据以日期和轨迹编号进行组织，每个轨迹文件夹存放该轨迹对应的所有视角视频。