minimax提出四阶段文本到视频生成框架：一、分阶段扩散模型生成关键帧并升频；二、光流约束与动词原型库建模运动；三、依存分析切分文本并分块条件注入；四、嵌入物理引擎模拟先验提升真实感。
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Minimax在文本到视频技术领域开展了一系列探索与实践，旨在通过生成模型将自然语言描述转化为连贯、符合语义的视频内容。以下是其在该方向上的具体实施路径：
一、基于扩散模型的多阶段视频生成架构
该方法采用分阶段扩散策略，先生成低分辨率关键帧，再逐步提升时空分辨率与运动连贯性，以缓解端到端生成中长时序建模困难的问题。
1、输入文本经CLIP文本编码器提取768维语义嵌入向量。
2、使用轻量级U-Net结构对32×32×4潜空间进行初始噪声预测，生成首尾两帧潜表示。
3、调用时空注意力模块插值中间帧，其中时间维度注意力权重由文本嵌入动态调制。
4、通过两级升频网络分别恢复空间分辨率（32→128）和时间帧率（8→24fps），每次升频均引入文本条件引导。
二、跨模态对齐增强的隐式运动建模
为提升动作合理性与物体运动一致性，系统在潜空间中显式建模光流约束，并通过文本动词短语驱动运动轨迹生成。
1、在训练阶段同步优化视频重建损失与光流一致性损失，后者基于RAFT预训练模型提取真值光流进行监督。
2、构建动词-运动原型库，将“奔跑”“旋转”“飘落”等高频动词映射至潜空间中的运动子空间基向量。
3、推理时解析输入文本中的核心动词，将其对应基向量线性组合后注入UNet中间层的时间注意力计算中。
4、对生成视频逐帧提取OpenPose关键点，若检测到肢体不连续突变，则触发局部重采样机制，仅重生成异常帧邻域潜变量。
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三、可控性强化的分块条件注入机制
该方案解决长文本中多对象、多属性、多事件难以统一建模的问题，将文本按语义单元切分并分别绑定至视频时空块。
1、使用spaCy依存句法分析器识别主谓宾结构，将句子分解为四元组。
2、将视频划分为4×4时空网格，每个网格分配一个四元组，通过可学习的适配器将对应文本嵌入映射为该网格专属条件向量。
3、在扩散去噪过程中，每个UNet残差块的交叉注意力层接收全局文本嵌入与对应网格条件向量的拼接结果。
4、用户可在生成界面勾选特定网格，实时替换其绑定的文本片段，系统仅重运行该网格对应区域的去噪步骤。
四、面向真实感的物理约束嵌入模块
为提升视频输出的物理可信度，模型在训练中引入刚体动力学与材质反射先验，避免违反常识的运动或光影表现。
1、加载Blender物理引擎模拟10万组基础交互序列（如球体滚落斜面、布料悬垂、液体溅射），提取其运动参数与BRDF特征作为监督信号。
2、在潜空间中增设物理隐变量通道，与视觉潜变量并行预测，二者通过门控融合机制交互更新。
3、对生成视频逐帧渲染法线贴图与粗糙度贴图，送入预训练的PhysGan判别器评估物理合理性得分。
4、若某帧物理得分低于阈值0.68，则冻结其余帧参数，仅对该帧执行物理引导的梯度反向传播优化。
