AI-modeller
Tillbaka
Nanyang Technological University (NTU)

Prompt Relay

En metod som låter videogeneratorer visa flera händelser i rätt ordning, genom att varje textbeskrivning bara får styra sin egen del av videon. Ingen extra träning behövs.

  • Videogenerering
En video där flera händelser följer på varandra, styrda med Prompt Relay 1 / 5

En video där flera händelser följer på varandra, styrda med Prompt Relay [1]

Om Prompt Relay[1][2][3][4]

Prompt Relay är ett forskningsprojekt från S-Lab vid Nanyang Technological University i Singapore. Det löser ett vanligt problem med AI-video: när man beskriver flera händelser efter varandra i en lång text blandas de ofta ihop, så att saker som skulle hända i slutet dyker upp i början eller smälter samman.

Med Prompt Relay skriver man i stället en övergripande beskrivning av scenen och sedan en kort text för varje tidsavsnitt. Metoden ändrar hur modellen läser texten när videon skapas, så att varje del av videon främst lyssnar på sin egen beskrivning, med mjuka övergångar mellan avsnitten. Det kräver ingen ny träning, inga ändringar av modellens uppbyggnad och ingen extra beräkningstid.

Forskarna har provat metoden på Wan 2.2. Enligt deras egna bedömningar av människor ger Wan 2.2 med Prompt Relay bättre tidsföljd och naturligare övergångar än både vanliga Wan 2.2 och flera kommersiella system som Kling och Veo 3.1, även om Veo 3.1 fick bäst betyg för bildkvalitet. Enligt projektsidan är Prompt Relay nu inbyggt i Wan. Koden finns på GitHub som ändringar i Wan 2.2.

Det viktigaste[1][2][3]

  • Styr när varje händelse ska ske i en AI-genererad video, med en textbeskrivning per tidsavsnitt.
  • Kräver ingen extra träning och ingen extra beräkningstid, och fungerar som ett tillägg till befintliga modeller.
  • Enligt forskarnas tester med människor slår Wan 2.2 med Prompt Relay vanliga Wan 2.2, Kling 2.6 och Veo 3.1 på tidsföljd och övergångar.
  • Enligt projektsidan är metoden nu inbyggd i Wan.

Källor

  1. [1]
    Prompt Relay: Inference-Time Prompt Routing for Temporal Control in Multi-Event Video Generation ↗
    S-Lab, Nanyang Technological University Officiell sida gordonchen19.github.io
    Publicerad okänt datum Läst 25 okt 2026
  2. [3]
    Prompt Relay ↗
    GitHub (GordonChen19) Officiell sida github.com
    Publicerad okänt datum Läst 25 okt 2026
  3. [4]
    Claude Opus 4.7, Qwen 3.6, Ernie Image, Happy Oyster, HY World 2.0, Gemini 3.1 TTS: AI NEWS ↗
    AI Search Nyhetsbrev aisearch.substack.com
    Publicerad 19 apr 2026 Läst 25 okt 2026
  4. [2]
    Prompt Relay: Inference-Time Temporal Control for Multi-Event Video Generation ↗
    arXiv Forskningsartikel arxiv.org
    Publicerad 11 apr 2026 Läst 25 okt 2026

Historik

  1. 25 okt 2026
    Tillagd i listan efter AI Search (nyhetsbrev 2026-04-19). [4]

Vår bedömning

Inte bedömd än. Alla kan ändra.

Kommentarer

Inga kommentarer än. Skriv gärna vilket projekt den kan passa i.

⌘/Ctrl + Enter

Mer från Nanyang Technological University (NTU)