超越试错：面向图像到视频一致性的智能体优化框架
评分
76提出新型智能体两阶段优化框架，引入VTA评分等新指标，对黑盒生成模型的可控性研究具有较高增量价值。
方法设计完整，包含两阶段优化逻辑和人类偏好实验验证，逻辑清晰，证据较充分。
框架可直接应用于现有I2V模型，减少试错成本，对视频生成落地有较强实用意义。
针对当前视频生成模型可控性痛点，紧跟多模态LLM与优化技术融合趋势，时效性强。
来源为arXiv论文预印本，虽未经同行评审但内容严谨，属于学术可信来源。
基础分 84.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 76
精选线 70已入选精选
精选理由
该框架结合多模态语言模型与贝叶斯优化，针对视频生成对齐问题给出了可复现的工程方案，且实验支撑充分。
AI 点评
「这篇论文抓住了视频生成落地中“不可控”的要害，把提示词和参数优化拧成一个闭环，思路挺扎实。对做视频生成产品、或想减少人工调参的团队尤其有用，值得一看。」
速览
现代黑盒图像到视频（I2V）模型虽然功能强大，但细粒度控制和可靠性不足，随机性导致输出差异大，常需低效试错。本文提出“智能体自改进”框架，将视频合成重构为闭环、目标导向的优化过程。第一阶段通过多模态大模型迭代优化提示词，结合 Davidsonian场景图查询和常见错误问题检测；第二阶段采用贝叶斯优化协同调整随机种子和CFG尺度，并由新的视频-文本一致性评分引导。人工偏好测试中，智能体方法胜率达69%，显著提升视频生成的可预测性和可控性，为可靠的生产级工具铺路。
- 提出智能体自改进框架，将I2V生成视为闭环优化问题，两阶段协同优化提示词与生成参数。
- 创新性引入DSG查询与CMQ检测，并构建VTA评分，实现语义一致性与伪影的自动量化评估。
- 人工偏好测试中胜率达69%，相比未引导搜索显著提升视频质量与一致性。
正文
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