TIDE：轨迹引导的文本到视频提示优化框架

2026年10月14日，arXiv Computer Vision 刊出论文，提出 TIDE——一个面向高效文本到视频（T2V）提示词优化的轨迹引导技能蒸馏框架。据该报道，TIDE 将 T2V 提示词的迭代优化搜索过程蒸馏为一个可解释、可复用的提示词改写技能，把改写建模为按语义维度划分的源条件规则模块。报道称，该技能仅用 100 条提示词、历时 14 小时演化而成，其提示词优化性能可与计算代价高昂的基于搜索的方法相当。蒸馏完成后，冻结的技能可在单次 LLM 调用中激活相关规则并同时生成正向与负向提示词，随后仅需一次 T2V 生成，无需测试时视觉搜索，也无需主干微调。上述条件与效果均出自该论文报道，为其单方陈述。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。