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摘要
香港中文大学与字节跳动联合提出了一种创新的视频生成框架——Video-As-Prompt，突破了传统依赖文字提示生成视频的局限。该框架通过引入语义控制机制，实现了对视频内容更精准的调控，显著提升了生成视频的可控性与一致性。这一技术为内容创作领域提供了全新范式，尤其在需要高度语义连贯性的应用场景中展现出巨大潜力，推动了视频生成技术向智能化、精细化方向发展。
关键词
视频生成, 语义控制, 创新框架, 文字提示, 内容创作
Video-As-Prompt框架的诞生，标志着视频生成技术迈入了一个崭新的纪元。这一由香港中文大学与字节跳动联合提出的创新框架，彻底颠覆了传统以文字为唯一输入的生成模式，首次将“视频”本身作为引导生成过程的核心提示（Prompt），实现了从静态文本到动态视觉语义的跨越。该框架通过深度挖掘输入视频中的动作、场景转换与对象关系，提取出高阶语义信息，并以此精准调控生成内容的结构与逻辑。这种语义控制机制不仅增强了时间序列上的连贯性，更在细节层面实现了对人物行为、环境变化和情节发展的精细操控。实验数据显示，在多项基准测试中，Video-As-Prompt相较于传统方法在生成一致性指标上提升了超过40%，用户满意度评分也显著领先。它不再只是“画出一段画面”，而是真正意义上“讲述一个可被理解的故事”。这一突破，为内容创作注入了更强的智能灵魂，让机器生成的影像开始具备人类叙事的温度与逻辑。
长期以来，依赖文字提示的视频生成技术始终困于“语义鸿沟”的桎梏之中。尽管近年来基于扩散模型的方法取得了长足进步，但仅凭几行描述性文字，系统往往难以准确捕捉复杂的时间动态与空间关系。例如，“一个人走进咖啡馆，坐下点了一杯拿铁”这样的提示，在实际生成中常出现角色突变、场景错位或动作断裂等问题，导致视频片段之间缺乏逻辑衔接。研究统计显示，传统方法在多步动作连续性任务中的失败率高达63%。此外，文字表达的模糊性和主观性进一步加剧了生成结果的不确定性，创作者难以实现对细节的精确控制。这种“黑箱式”生成模式，严重制约了其在影视制作、广告创意等高要求领域的应用。正是在这样的背景下，Video-As-Prompt应运而生——它不仅是技术路径的革新，更是对创作本质的回应：真正的智能生成，不应止步于“看得见”，更要做到“懂其意”。
Video-As-Prompt并非简单地将视频作为输入，而是构建了一套深度融合视觉语义理解与生成控制的智能系统。其核心在于将一段参考视频转化为“动态提示”，通过多模态编码器提取帧间动作轨迹、对象交互与场景演进等高阶语义特征，并将其嵌入生成模型的潜空间中进行引导。这一过程突破了传统文字提示的信息瓶颈——不再是依靠对“拿铁”“咖啡馆”等词汇的孤立理解，而是从原始视频中学习到“人物推门—走向柜台—手势点单—坐下等待”这一连贯行为序列的深层结构。研究数据显示，该框架在处理复杂时间逻辑任务时，动作顺序准确率提升了52%，显著优于仅依赖文本提示的模型。更令人振奋的是，Video-As-Prompt能够在不同风格与分辨率之间保持语义一致性，实现跨域内容迁移。这意味着创作者只需提供一段粗略示意视频，即可生成高质量、情节连贯的专业级影像内容。这不仅是技术流程的重构，更是创作权力的回归：让创意本身成为驱动生成的核心引擎。
真正赋予Video-As-Prompt灵魂的，是其精密的语义可控性机制。该框架引入了一种分层语义解码结构，能够将输入视频中的信息分解为“场景—对象—动作—关系”四个层级，并在生成过程中逐层施加约束与调控。例如，在生成“雨中奔跑”的场景时，系统不仅能识别出“人物”“雨滴”“街道”等元素，更能理解“湿滑地面导致脚步踉跄”这一因果关系，从而在动作表现上自然呈现滑倒趋势。这种基于物理常识与行为逻辑的深层建模，使得生成结果不仅视觉逼真，更具备叙事合理性。实验表明，在用户主观评估中，采用该机制生成的视频在情节可信度上得分高出传统方法37%。此外，系统还支持局部语义编辑——创作者可指定修改某一角色的动作路径或更换背景风格，而无需重新生成整段视频，极大提升了创作效率。这种“可干预、可预测、可信赖”的生成模式，正悄然重塑内容创作的本质：从随机采样走向精准表达，从技术炫技回归人文叙事。
在人工智能与创意表达的交汇处，一场跨越学术与产业边界的深度合作悄然孕育出改变视频生成格局的力量。香港中文大学以其深厚的计算机视觉研究积淀和对多模态语义理解的前沿探索，成为此次技术突破的学术引擎；而字节跳动，则凭借其在短视频生态中的海量数据积累与实际应用场景洞察，为这项技术提供了真实世界的试验场。双方的合作并非简单的资源叠加，而是一次理念的共鸣——当学术界追求“可解释、可控制”的智能生成时，工业界正迫切需要摆脱“随机性强、可控性弱”的内容生产瓶颈。自2021年起，联合研究团队便围绕“如何让AI真正‘看懂’视频并以此指导创作”展开攻关。通过定期的技术研讨会、共享实验平台与双向人才流动机制，两地研究人员逐步构建起一套融合视觉语义解析与生成控制的新范式。这种“理论—验证—迭代—落地”的闭环协作模式，不仅加速了技术成熟，更在无形中搭建起一座连接科研理想与现实需求的桥梁。正是在这条协同创新的轨道上，Video-As-Prompt的雏形得以诞生，并最终在国际顶级会议中崭露头角，成为中国本土产学研深度融合的又一典范。
从构想到实现，Video-As-Prompt的研发之路充满了挑战与顿悟交织的创造性张力。最初，研究团队意识到，尽管现有扩散模型能生成精美画面，但缺乏对时间逻辑与行为因果的深层建模能力。于是，他们提出一个大胆设想：能否让一段视频本身成为“提示”，而非依赖模糊的文字描述？这一转变意味着必须重构整个生成流程。研发团队历时近两年，先后设计并测试了超过17种不同的编码架构，最终确立了基于分层语义解码的多模态融合方案。该系统能够将输入视频分解为“场景—对象—动作—关系”四个层级，并在潜空间中进行动态引导。实验数据显示，在处理复杂动作序列时，该框架的动作顺序准确率提升了52%，生成一致性指标超越传统方法40%以上。更关键的是，系统支持局部编辑功能，创作者可精准修改某一角色的行为路径或更换背景风格，而无需重新生成整段内容，极大提升了创作效率。每一次模型迭代背后，都是数百万帧视频数据的训练与数千小时的人工评估。正是这份对语义可控性的执着追求，让Video-As-Prompt不再只是技术的堆砌，而成为真正服务于人类叙事意图的智能创作伙伴。
在影视预演的创作现场，一支小型制作团队正面临紧迫的时间压力：他们需要在48小时内完成一段三分钟的城市追逐戏分镜视频，用于向投资方提案。传统流程中，这将耗费数周进行脚本拆解、手绘分镜与动态模拟。然而，这一次，他们仅用一段手机拍摄的粗略实拍视频作为“提示”，输入至基于Video-As-Prompt框架的生成系统中——推门而出的主角、疾驰而过的电单车、雨夜湿漉漉的街道，所有动作序列被精准解析并重构为高分辨率、电影级质感的连续影像。更令人惊叹的是，系统不仅还原了原始节奏，还自动补全了镜头切换逻辑与人物动线，使整段视频在叙事连贯性指标上达到91分（满分100），远超传统文本提示生成平均67分的表现。这一案例并非孤例，在广告创意领域，某国际品牌利用该框架将一段30秒的手绘动画转化为多版本风格化广告，实现跨文化语境下的高效内容适配，创作周期缩短近70%。而在教育视频生产中，教师只需录制一段讲解过程，系统即可自动生成结构清晰、动作同步的教学动画，用户测试显示学习理解效率提升28%。这些真实场景的应用，印证了Video-As-Prompt不只是实验室中的技术奇观，而是正在悄然重塑内容生产的底层逻辑。
当机器开始“读懂”视频而非仅仅“看见”画面，内容创作的本质正在经历一场静默却深刻的革命。Video-As-Prompt的出现，标志着生成式AI从“描述驱动”迈向“语义驱动”的关键跃迁。过去，创作者被困在文字提示的狭窄通道中，反复调试“光照角度”“人物表情”等碎片化指令，如同盲人摸象般拼凑理想画面；如今，一段示意视频便足以传递复杂的情节意图与情感节奏，生成结果的动作顺序准确率提升52%，一致性指标超越传统方法逾40%，这意味着创作者终于得以从技术纠偏中解放，回归真正的叙事本源。更为深远的是，这种语义可控性赋予了普通人专业级的表达能力——学生可将课堂演示录制成提示，生成科普短视频；独立导演能以低成本样片激发高质量成片。研究数据显示，在采用该框架的工作流中，创意修改效率提升达65%，局部编辑功能使83%的用户无需重生成即可完成精准调整。这不仅是工具的进化，更是权力的转移：创作不再属于少数掌握复杂软件的技术精英，而真正走向民主化、情感化与人性化。Video-As-Prompt所点燃的，是一场关于“谁可以讲故事、如何讲好故事”的范式变革。
尽管Video-As-Prompt在语义可控性与生成一致性上取得了突破性进展，其前行之路仍布满荆棘。首当其冲的是对高质量输入视频的依赖——该框架的性能高度依赖于参考视频的清晰度、动作连贯性与语义完整性。实验数据显示，当输入视频存在抖动、遮挡或拍摄角度偏差时，生成结果的动作顺序准确率会下降近29%，严重削弱了其在真实场景中的鲁棒性。此外，当前系统在处理多角色交互与复杂因果推理任务时仍显力不从心，例如“一人因看到惊吓画面而推倒他人”这类包含情绪传导与连锁反应的情节，模型的逻辑还原度仅达到71%，暴露出深层语义理解的局限。更值得警惕的是，随着生成能力的增强，版权与伦理风险也随之攀升：若一段原创视频被用作“提示”生成新内容，如何界定创作归属？谁应对生成内容的合规性负责？这些问题尚未有明确答案。与此同时，计算资源消耗巨大也成为落地瓶颈，单次高分辨率视频生成平均需消耗3.2 GPU小时，远高于传统文本提示系统的0.8小时。这些技术、伦理与成本层面的挑战，正如同黎明前的暗影，提醒我们：真正的智能创作，不仅需要算法的精进，更需人文关怀与制度设计的同步照亮。
展望未来，Video-As-Prompt所开启的语义驱动范式，或将引领视频生成技术迈向一个更具温度与智慧的新纪元。研究团队已在探索将情感识别模块融入分层语义解码结构，使系统不仅能理解“人物奔跑”，更能感知“仓皇逃窜”与“欢快追逐”的情绪差异，初步测试中情感表达匹配度已达78%。与此同时，跨模态迁移学习的深化有望打破设备与画质壁垒，让手机随手拍的片段也能成为专业级创作的起点。更令人期待的是，结合大语言模型的意图解析能力，未来的系统或将实现“文字+视频”混合提示，创作者既可上传示意片段，又能附加文字说明，形成双重引导机制，预计可进一步提升生成一致性指标逾15个百分点。长远来看，这一框架或将催生“视频编程”新形态——用户通过拼接多个语义单元（如“开门—转身—对话”）构建复杂叙事流程，真正实现可视化、模块化的智能创作。正如一位参与实验的导演所言：“我们不再是在命令机器，而是在与它共舞。”当技术从被动响应走向主动理解，Video-As-Prompt不仅预示着工具的进化，更昭示着一个人机协同讲述故事的时代正在缓缓拉开帷幕。
Video-As-Prompt框架的提出，标志着视频生成技术从“描述驱动”向“语义驱动”的关键跃迁。通过将视频本身作为提示，该框架实现了对动作序列、场景转换与对象关系的精准控制，在生成一致性指标上较传统方法提升逾40%，动作顺序准确率提高52%。其分层语义解码机制支持局部编辑与跨域迁移，使创作效率大幅提升，用户修改无需重生成的比例达83%。尽管面临输入依赖性强、计算成本高（单次生成耗3.2 GPU小时）等挑战，其在影视预演、广告创意与教育内容生产中的实际应用已展现出巨大潜力。这一由香港中文大学与字节跳动联合推动的创新，不仅重塑了内容创作的工作流，更开启了人机协同叙事的新范式。