TSG：用时序逻辑规范引导文本生成视频
原文标题：Temporal Specification Guidance for Text-to-Video Generation
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arXiv 论文提出 Temporal Specification Guidance（TSG），一种免训练的推理期框架，用时序逻辑规范约束文生视频中的顺序、时序与持续性要求。TSG 通过可微定量语义对视觉概念证据打分，并利用梯度构造规范引导的去噪方向，增强无分类器引导（CFG）。在覆盖 11 类时序约束的 220 条提示基准上，该方法在五个模型上将规范满足准确率较 CFG 提升 9.5-20 个百分点，且内存开销极小。
- 问题
- 文生视频模型能画出提示里的概念，却常违反顺序、时序和持续性要求。
- 方法
- 把时序要求写成形式化时序逻辑规范，用可微定量语义给视觉概念证据打分，梯度构造去噪方向增强 CFG，免训练。
- 结果
- 在 220 条提示、11 类时序约束基准上，五个模型规范满足准确率比 CFG 提升 9.5-20 个百分点，内存开销极小。
- 影响
- 给视频生成加了一层可编程的时序约束接口，做视频产品时不用重训模型就能控制事件顺序。
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TSG免训练用时序逻辑引导文生视频，规范满足率较CFG提升9.5-20个百分点。
- •用时序逻辑规范表达顺序、时序与持续性要求
- •通过可微定量语义对视觉概念证据打分，梯度构造规范引导去噪方向
- •实例化用视频-文本注意力轨迹，无需外部概念分类器或对视频Transformer反向传播
- •在覆盖11类时序约束的220条提示基准上，五个模型提升9.5-20个百分点
- •内存开销极小
为什么重要：针对文生视频「概念对但顺序错」的常见失败，提供免训练推理期接口，对视频生成的可控性有直接意义。
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