如何优化动漫视频的文本-视觉对齐精度？

2025-08-23

634

提升文本-视频对齐的实操方法

Index-AniSora结合Qwen-VL2的优化方案：

Cue word engineering：使用评估数据集中的标准格式（【主体】+【动作】+【场景】），例如”[和服少女]-[旋转跳跃]-[樱花树林]”
人工校正机制：在生成后运行alignment_check.py脚本，自动检测关键帧是否符合文本描述，需准备校验规则文件（参考anisora_benchmark格式）
微调训练：当持续出现偏差时，用包含50-100个修正样本的数据集进行RLHF优化，设置--alignment_loss 0.5权重

特别注意：1）避免抽象词汇（如”快乐”应改为”微笑挥手”）；2）复杂场景分多时段生成；3）中日双语提示效果优于单一语言。项目wiki提供了经过验证的提示词模板库。