解决复杂动作生成的优化方案
针对Step-Video-T2V在处理复杂动作时的挑战，可以通过以下多维度方法进行改善：
- 优化提示词工程：将复杂动作分解为多个简单动作描述，使用详细的时间轴说明（例如”左臂前举1秒后，右腿同时上抬0.5秒”）
- Adjustment of hyperparameters：针对复杂动作场景增加infer_steps值（建议50-70步），适当降低cfg_scale至7.5-8.0以增强动作连续性
- 分阶段生成：先使用基础模型生成关键帧，再通过插帧技术补充中间动作
- 结合ControlNet：可尝试集成姿势控制网络，为复杂动作提供骨骼引导
对于专业用户，建议：
- 在GitHub仓库的issues区查找相关动作优化案例
- 使用提供的基准数据集进行微调训练
- 通过社区贡献的action-specific模型增强特定动作效果
This answer comes from the articleStep-Video-T2V: A Vincennes Video Model Supporting Multilingual Input and Long Video GenerationThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决Step-Video-T2V生成复杂动作视频时效果不理想的问题？
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