WanPE: Towards Cinematic Prompt Enhancement for Modern Text-to-Video Generation
WanPE：面向现代文本到视频生成的电影级提示增强
🧭 LLM 提示词增强 · 视频生成
Nanjing University · Wan Team, Alibaba Group · University of Science and Technology of China · Fudan University · Tsinghua University
397B 提示增强模型，通过视频反向构建与语义一致性 GRPO，大幅提升长视频生成的人类偏好
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商视频广告/商品短视频：可借鉴“反向构建”思路，从高点击、高转化的广告成片或商品视频反推分镜脚本文案，训练 LLM 提示规划器；避免依赖人工正向写 prompt 模板。
- 在 RLHF/GRPO 优化生成式推荐或 query 改写模型时，引入“语义一致性奖励”：用 embedding 相似度或判别器约束生成结果与用户原始意图的距离，防止多步生成漂移，适合多轮对话式推荐、Agent 工具调用。
- 构建评测集时按“时长/意图粒度”分层，并采用盲选成对比较，能更稳定地测量 prompt 增强等文本生成模块的业务收益；比只看 BLEU/ROUGE 更贴近人类偏好。
- 若业务中要生成多镜头脚本（如广告创意、短视频脚本），可显式建模 shot-level plan；一次规划生成多个镜头，保持角色/商品外观、品牌信息一致性，而不是逐镜头独立生成。