分镜头脚本也叫是将文学内容转换成镜头语言的一种区别_基于分镜头脚本的高质量文本转视频生成框架：VAST，真没想到

VAST 1.0: 一个用于可控和一致视频生成的统一框架VAST（Video As Storyboard from Text）是一个创新的两阶段视频生成框架，由中国电信人工智能研究所（TeleAI）开发，旨在解决从文本描述生成高质量视频时面临的动态控制和时间连贯性挑战。

VAST 通过引入分镜头脚本（Storyboard）作为中间表示，将复杂的文本到视频生成任务分解为两个阶段：首先，StoryForge模块将文本描述转化为详细的分镜头脚本，捕捉场景中的人物姿态和物体布局；随后，VisionForge模块基于这些分镜头脚本生成具有平滑运动和时间一致性的高质量视频。

这种分阶段的方法不仅简化了生成过程，还显著提升了视频生成的动态性和语义准确性

VAST 框架的核心特点在于其创新性地引入了分镜头脚本作为中间表示，这一设计灵感来源于电影制作中的分镜头脚本概念，能够有效指导视频生成过程此外，VAST 结合了扩散模型的强大生成能力和多模态大语言模型（MLLM）的语义理解能力，确保生成的视频不仅在视觉上具有吸引力，而且在语义上与输入文本高度一致。

通过大规模数据集的训练，VAST 能够适应多样化的场景和动作，为高质量视频生成提供了一种全新的解决方案在 VBench 基准测试中，VAST 在多个关键指标上均优于现有方法，尤其是在时间闪烁、主体一致性和运动平滑性等方面表现出色，证明了其在动态和连贯视频生成方面的优越性能。

技术解读VAST 是一种创新的两阶段视频生成框架，旨在通过分镜头脚本（Storyboard）作为中间表示，将文本描述高效转化为高质量视频。

该技术的核心思路是将复杂的文本到视频生成任务分解为两个阶段：首先通过 StoryForge 模块将文本描述转化为详细的分镜头脚本，捕捉场景中的人物姿态和物体布局；然后利用 VisionForge 模块将分镜头脚本生成具有平滑运动和时间一致性的视频。

这种分阶段的方法不仅简化了生成过程，还显著提升了视频生成的动态性和语义准确性，为高质量视频生成提供了新的解决方案

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在处理过程中，VAST 框架的 StoryForge 模块通过姿态自编码器、布局自编码器和因果多模态大语言模型（MLLM），将文本描述转化为包含人物姿态和物体布局的分镜头脚本，为视频生成提供精确的空间和语义信息。

VisionForge 模块则基于这些分镜头脚本，利用扩散模型（DiT）架构生成高质量的视频序列，确保视频在时间上的连贯性和空间上的连贯性VAST 的技术特点主要包括：1）分镜头脚本的引入，有效简化了从文本到视频的生成过程；2）结合扩散模型和多模态大语言模型，提升了视频生成的动态性和语义准确性；3）通过大规模数据集训练，增强了模型的泛化能力和适应性。

此外，VAST 在 VBench 基准测试中表现出色，尤其是在时间连贯性和语义表达方面，显著优于现有方法VAST 技术为高质量视频生成提供了一种高效且可控的解决方案，能够显著改善现有模型在动态控制和时间连贯性方面的不足。

其创新的分阶段生成方法不仅提高了视频生成的质量，还为未来的视频生成技术发展提供了新的思路VAST 在虚拟现实、内容创作和模拟环境等领域具有广阔的应用前景，有望推动视频生成技术向更高质量、更动态的方向发展。

论文速读摘要本文提出了 VAST（Video As Storyboard from Text），一个用于高质量视频生成的两阶段框架，旨在解决从文本描述生成视频时面临的时空连贯性和主体运动控制的挑战VAST 通过引入分镜头脚本（Storyboard）作为中间表示，将文本理解与视频生成解耦，从而实现对主体动态和场景组成的精确控制。

实验结果表明，VAST 在视觉质量和语义表达方面均优于现有方法，为动态和连贯视频生成树立了新的标准1. 引言近年来，视频生成技术取得了显著进展，但在复杂运动和时间连贯性方面仍存在不足现有模型生成的视频往往缺乏平滑过渡，无法准确表现动态动作，且难以精确遵循文本描述。

为此，本文提出了一种系统化的文本到视频生成方法，借鉴电影制作中的分镜头脚本概念，通过分镜头脚本简化生成过程，从而提高视频生成的质量和连贯性2. 相关工作近期的长视频生成研究主要集中在提高视频的可控性和一致性。

现有方法通过解耦运动和外观学习、引入双速学习系统等方式来提升视频生成的质量然而，这些方法在动态控制和时间一致性方面仍存在局限性VAST 通过引入分镜头脚本表示，进一步优化了视频生成的时空连贯性和语义准确性。

3. VAST框架3.1 概述VAST 框架包含两个核心组件：StoryForge 和 VisionForgeStoryForge 将文本描述转换为包含物体布局和人物姿态的分镜头脚本，提供空间和语义信息；VisionForge 则基于分镜头脚本生成动态视频序列，确保视频的平滑运动和时间连贯性。

框架的训练数据集包含超过 3000 万高质量视频片段和 1 亿张图像3.2 StoryForge：文本到分镜头脚本生成StoryForge 通过姿态自编码器、布局自编码器和因果多模态大语言模型（MLLM）将文本描述转换为详细的分镜头脚本。

MLLM 能够理解文本语义和时空依赖关系，生成与真实数据高度一致的姿态和布局特征3.3 VisionForge：分镜头脚本到视频生成VisionForge 扩展了扩散变换器（DiT）架构，利用分镜头脚本中的结构化信息生成高质量视频。

该模块通过 Storyboard Adapter 模块融合多模态特征，并将其输入到 DiT 模型中，实现动态视频生成训练过程包括单独训练 StoryForge、单独训练 VisionForge 以及联合训练两个模块。

4. 实验4.1 VBench 基准测试结果VAST 在 VBench 基准测试中表现优异，总体得分 89.71，显著高于其他方法VAST 在视频质量（88.98）和语义表达（92.63）方面均排名第一，尤其在时间闪烁、主体一致性、运动平滑性等关键指标上表现突出。

此外，VAST 在物体分类和人类动作识别上达到了 100% 的准确率，显示出强大的语义理解和视频生成能力4.2 视频生成结果VAST 生成的视频展示了卓越的时间连贯性和动态运动能力例如，对于“春天的美丽海滩，海浪拍打着沙滩并带有强烈震动效果”的描述，VAST 能够生成具有真实动态效果和时间连贯性的视频。

这些结果表明，VAST 不仅在量化指标上表现优异，还能生成视觉上令人印象深刻的高质量视频5. 结论VAST 通过引入分镜头脚本作为中间表示，成功解决了现有视频生成模型在动态控制和时间一致性方面的不足该框架结合了扩散模型的强大生成能力和可解释的中间表示，为高质量视频生成设定了新的标准。

6. 未来工作未来的研究将重点关注以下方向：一是增强模型对多样化艺术风格的支持，通过引入更多风格化数据来提升模型的泛化能力；二是引入 3D 信息，以增强模型在复杂场景和物体生成中的鲁棒性和一致性，推动模型向更全面的世界模型发展。

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