PhyT2V：提升文本生成视频物理真实性

匹兹堡大学研究团队提出 PhyT2V 框架，通过结合大型语言模型（LLM）的链式推理与迭代修正机制，显著提升文本生成视频（T2V）模型的物理一致性与现实合理性。该方法无需额外训练或数据扩展，即可增强主流 T2V 模型的泛化能力，尤其在分布外场景下表现出色。实验结果显示，PhyT2V 在多个 T2V 模型上的物理常识（PC）和语义遵守度（SA）分别提高了 2.2 倍和 2.3 倍，性能领先现有方法至少 35%。这一创新为构建更真实的 T2V 模型提供了重要方向。
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