近日，上海大学上海电影学院李梦甜课题组在计算机视觉顶会ECCV2026上发表题为《VERTIGO: Visual Preference Optimization for Cinematic Camera Trajectory Generation》的研究成果。该论文由硕士研究生陆毓炜与本科生李菲菲共同完成，法国巴黎综合理工学院王玺助理教授参与合作。针对当前生成式AI在摄像机轨迹生成中普遍存在的美学反馈缺失与构图缺陷问题，研究团队创新提出视觉偏好优化框架。该框架依托实时图形引擎构建高速闭环训练体系，引入循环语义评分机制与大尺度LenScript数据集，通过直接偏好优化技术对生成器进行后训练。实验表明，该方法在维持几何运动指标的同时，有效解决了主体出画等顽疾，显著提升镜头构图与视觉审美一致性。VERTIGO首次打通了底层轨迹计算与高层电影美学之间的壁垒，推动AI视频生成从单纯路径规划向专业视觉把控跨越。该技术已展现出在AI电影预演、短剧批量制作及动画角色追踪等领域的广阔应用前景，标志着我国在AI与影视交叉前沿取得重要突破，为人工智能赋能影视工业提供了创新范式。