待验证50% 置信事实精确时间
多模型集成在视频扩散中通常采用按场景路由或潜空间融合两种策略，按场景路由根据预分析场景类型选择最合适骨干，潜空间融合对时序一致性要求更高。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/18
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相关事实
待验证多模态实现路径分为早融合（预训练阶段混合多模态数据）和晚融合（先用独立视觉编码器ViT提取图像特征，再通过投影层对齐到语言模型embedding空间）73% 相似已验证当前主流的文生视频模型普遍基于扩散模型架构，通过在时间维度上扩展图像生成能力来产生连贯的视频帧序列71% 相似待验证2023年后，以Stable Video Diffusion、Sora为代表的时序扩散模型开始将视频理解为时空连续体，能够在潜空间中同时建模多帧之间的运动关系71% 相似待验证现代 AI 视频生成模型在潜空间中通过扩散模型对两帧的语义信息进行插值，而传统视频插值依赖光流估计算法70% 相似待验证视频生成领域目前存在两条主要技术路线：以扩散模型为基础的路线(如Sora、H3)和以自回归模型为基础的路线，前者在画面质量和运动连贯性上更有优势，后者在多模态理解和灵活性上更具潜力70% 相似
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