NEGATE：文本到视频扩散中语言否定的约束语义引导

否定是一种基本的语言算子，但在基于扩散的生成系统中仍未得到充分建模。在这项工作中，我们通过对扩散动力学中的语义引导施加结构化可行性约束，对基于扩散的生成模型中的语言否定进行了形式化处理。我们没有引入启发式方法或重新训练模型参数，而是将无分类器引导重新解释为定义语义更新方向，并通过将更新投影到从语言结构导出的凸约束集上来强制执行否定。这种新颖的公式化为处理多样的否定现象提供了一个统一框架，包括对象缺失、分级非反转语义、多重否定组合和范围敏感消歧。我们的方法无需训练，与预训练的扩散骨干网络兼容，并且自然地从图像生成扩展到时间演变的视频轨迹。此外，我们引入了一个结构化的以否定为中心的基准套件，该套件隔离了生成系统中的不同语言失败模式，以推动该领域的进一步研究。实验表明，我们的方法在保持视觉保真度和结构一致性的同时，实现了稳健的否定遵从性，建立了基于扩散的生成模型中语言否定的首个统一公式，超越了表示层面的评估。