arXiv:2511.04317v1 Announce Type: new 
Abstract: Most text-to-video(T2V) diffusion models depend on pre-trained text encoders for semantic alignment, yet they often fail to maintain video quality when provided with concise prompts rather than well-designed ones. The primary issue lies in their limited textual semantics understanding. Moreover, these text encoders cannot rephrase prompts online to better align with user intentions, which limits both the scalability and usability of the models, To address these challenges, we introduce RISE-T2V, which uniquely integrates the processes of prompt rephrasing and semantic feature extraction into a single and seamless step instead of two separate steps. RISE-T2V is universal and can be applied to various pre-trained LLMs and video diffusion models(VDMs), significantly enhancing their capabilities for T2V tasks. We propose an innovative module called the Rephrasing Adapter, enabling diffusion models to utilize text hidden states during the next token prediction of the LLM as a condition for video generation. By employing a Rephrasing Adapter, the video generation model can implicitly rephrase basic prompts into more comprehensive representations that better match the user's intent. Furthermore, we leverage the powerful capabilities of LLMs to enable video generation models to accomplish a broader range of T2V tasks. Extensive experiments demonstrate that RISE-T2V is a versatile framework applicable to different video diffusion model architectures, significantly enhancing the ability of T2V models to generate high-quality videos that align with user intent. Visual results are available on the webpage at https://rise-t2v.github.io.

يُعد التطور الأخير لـ RISE-T2V تقدمًا كبيرًا في تكنولوجيا توليد الفيديو من النصوص. من خلال تحسين قدرة النماذج على فهم وإعادة صياغة الطلبات، تعالج هذه الابتكار تحديًا شائعًا حيث تؤدي الطلبات المختصرة إلى جودة فيديو ضعيفة. لا تعزز هذه التحسينات فقط قابلية استخدام نماذج توليد الفيديو من النصوص، بل تفتح أيضًا آفاقًا جديدة للمبدعين، مما يسهل إنتاج مقاطع فيديو عالية الجودة تتماشى مع نوايا المستخدمين. مع استمرار الطلب على محتوى الفيديو الجذاب في النمو، قد تلعب RISE-T2V دورًا حاسمًا في تشكيل مستقبل السرد الرقمي.

El reciente desarrollo de RISE-T2V marca un avance significativo en la tecnología de generación de videos a partir de texto. Al mejorar la capacidad de los modelos para entender y reformular las solicitudes, esta innovación aborda un desafío común donde las solicitudes concisas conducen a una mala calidad de video. Esta mejora no solo aumenta la usabilidad de los modelos de generación de videos a partir de texto, sino que también abre nuevas posibilidades para los creadores, facilitando la producción de videos de alta calidad que se alinean con las intenciones del usuario. A medida que la demanda de contenido de video atractivo sigue creciendo, RISE-T2V podría desempeñar un papel crucial en el futuro de la narración digital.

Le développement récent de RISE-T2V marque une avancée significative dans la technologie de génération de vidéos à partir de texte. En améliorant la capacité des modèles à comprendre et reformuler les invites, cette innovation répond à un défi courant où des invites concises entraînent une mauvaise qualité vidéo. Cette amélioration renforce non seulement l'utilisabilité des modèles de génération de vidéos à partir de texte, mais ouvre également de nouvelles possibilités pour les créateurs, facilitant la production de vidéos de haute qualité qui correspondent aux intentions des utilisateurs. Alors que la demande de contenu vidéo engageant continue de croître, RISE-T2V pourrait jouer un rôle crucial dans l'avenir du récit numérique.

The recent development of RISE-T2V marks a significant advancement in text-to-video generation technology. By enhancing the ability of models to understand and rephrase prompts, this innovation addresses a common challenge where concise prompts lead to poor video quality. This improvement not only boosts the usability of text-to-video models but also opens up new possibilities for creators, making it easier to produce high-quality videos that align with user intentions. As the demand for engaging video content continues to grow, RISE-T2V could play a crucial role in shaping the future of digital storytelling.

RISE-T2V: Rephrasing and Injecting Semantics with LLM for Expansive Text-to-Video Generation

Was this article worth reading? Share it

LucidQuery AI

ShareSpeak

Videolulu

Videotok

Rendora AI

Synthesia

Ready to build your own newsroom?