본 논문은 비디오 확산 모델(VDM)에서 3D 카메라 제어를 위한 효율적이고 정확한 학습 프레임워크인 EPiC을 제안한다. 기존 방법들이 점군 추정 및 카메라 궤적 주석에 의존하여 정확도가 낮고 자원 소모가 큰 반면, EPiC은 첫 프레임 가시성 기반 마스킹을 통해 고품질 앵커 비디오를 자동으로 생성한다. 이를 통해 카메라 궤적 주석이 필요 없어지고, 경량화된 Anchor-ControlNet 모듈을 통해 기존 VDM에 앵커 비디오를 효과적으로 통합한다. 결과적으로, EPiC은 적은 매개변수, 학습 단계, 데이터로 높은 성능을 달성하며, RealEstate10K와 MiraData에서 SOTA 성능을 보이고 영상-영상 시나리오에서도 강력한 제로샷 일반화 능력을 보여준다.