arXiv · 多模态、视频与世界模型· Zejing Rao·· 4 天前精选AI 评分77
研究提出 SEGUE，提升视频生成中途提示词切换的状态过渡
No Corners Cut: State-Grounded Transitions for Mid-Stream Prompt Switches in Video Generation
AI 导读
该研究提出 SEGUE 框架，让视频生成器在中途切换提示词时先完成必要的状态过渡，再交还控制权给用户提示词。在包含 1,800 次切换的 OpenTrans-360 上，SEGUE 将整体得分从 0.866 提升至 0.887，并在八项过渡指标中均排名第一；其规划器也能迁移到无需重新训练的冻结自回归生成器。
推荐理由
论文将中途提示词切换拆解为带状态和时长的过渡，并用两个基准展示了对生成连贯性与指令响应的改善。
来源：arXiv · 多模态、视频与世界模型 · arxiv.org