输入文本、图像、视频或控制信号，输出时间相连的帧序列——真正的考验是让运动与场景一致性不破功。
衡量AI视频生成器的标准不是任何单帧，而是后续帧是否仍属于同一个场景。
正如Unite AI的一篇技术指南所述，AI视频生成产出的是时间上相连的帧序列，而非孤立的图片。条件输入大致有四种形式：文本、图像、已有视频或控制信号。无论输入为何，系统都在尝试同一件困难的事——在时序推进中保住运动、维持场景一致。这一致性目标，而非原始画质，才是连贯的视频模型与一串互不相连的图像之间的分界线。
这篇指南的叙事弧线从扩散模型延伸向世界模拟——即模型应当内化一个场景如何演化，而不只是渲染出有说服力的切片。以这种方式框定，扩散时代的生成与真正的世界建模就处在同一条轨迹上的不同节点，而非对垒的阵营；指南也将它们视为同一场演进中先后相继的阶段，而非相互竞争的路线。
对从业者来说，价值在实操层面。除机制之外，指南还梳理了决定模型选型的权衡、判定输出能否经得起检验的评估方法，以及系统投入使用后让操作者驾驭生成的控制手段。这个次序是刻意安排的：机制解释模型为何如此表现，但部署决策真正发生在权衡、评估与控制上。
从帧生成器到世界模拟器之间剩下的距离，就此看来仍是一个开放的工程问题。指南讲清楚的是：运动与场景一致性——而非单帧保真度——才是这场攻坚决胜的战场。
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