视频生成，早已不止于视觉。
随着生成式 AI 发展，联合视频—音频生成正成为重要研究方向。与视频优先、音频后期合成的传统流水线相比，原生同步生成的视听内容跨模态一致性更强，用户体验更沉浸。
但问题在于，现有开源模型面对复杂语义时力不从心。
遇到多阶段动作的组合式指令、涉及人与物体交互的复杂任务时，模型往往无法准确建模场景中的时序逻辑和因果关系——不仅要求长程语义推理能力，还必须在推理中维持视频与音频的时空一致性。
核心矛盾在于：现有方法依赖粗粒度全局文本嵌入指导扩散过程，无法将多阶段动作与多说话人对话分解为具有时间对齐的指导信息，视频和音频去噪轨迹因此各自演化，最终跨模态失配。
为解决这一问题，复旦 & 腾讯 Hunyuan团队提出了Baton——首个基于显式语义蓝图引导的联合视频—音频生成框架：
在复杂场景基准 Sem100 上，Baton 比LTX-2在提示词遵循准确率（P-Acc）上提升32%，多说话人词错误率（M-WER）提升76%，DeSync 提升30%。在复杂指令遵循上，Baton 甚至能媲美Seedance 2.0和Wan 2.7。
方法简介
如下图所示，Baton 通过显式解耦语义推理与内容生成两个阶段，构建了具备模态感知能力的语义蓝图（Blueprint）机制，统一协调视频与音频的扩散去噪过程。
用户输入的文本提示首先送入多模态大语言模型（MLLM）进行语义推理，预测出分别对应视频和音频模态的 planned tokens。这些 planned tokens 充当跨模态共享的语义蓝图，为后续生成提供明确的内容规划和时序指导。
Planned tokens 进一步通过 cross-attention 注入扩散 Transformer（DiT）中。这里的 DiT 延续了 Ovi 的双分支架构，分别负责视频与音频的生成与去噪。
值得注意的是，planned tokens 与扩散模型中的 latents 分布在不同的时空网格上，天然存在位置对应不一致的问题。为此，Baton 提出了Relative Semantic RoPE（RS-RoPE）机制，通过统一的相对位置编码空间，实现 planned tokens 与 diffusion latents 之间的精确语义对齐。
当前联合视频—音频生成模型仅依赖冻结 LLM 提取的全局文本嵌入来指导生成过程：整个提示词被编码为一个模糊的全局向量，不会分解为模态特定的时序语义，也不会建模视觉事件与听觉线索应如何在每个阶段协同对应。
视频与音频两个去噪分支只能各自独立地解释这一模糊信号，在复杂场景下不可避免地出现语义偏离。
VA-Planner 的解法：用一个可训练的MLLM进行语义推理，预测模态特定但相互对齐的 planned tokens。每个 token 编码一个局部语义上下文，描述发生了什么、发生在哪里以及发生在何时。
视频与音频的 planned tokens 在同一次自回归推理过程中联合生成，保证每个时间点上的跨模态一致性。在进入扩散去噪过程之前，两条生成轨迹都被锚定到同一份共享的语义路线图上，避免两种模态演化为彼此冲突的动态过程。
对于包含 N 个关键帧（FPS=6 采样）和 M 个音频块（每块对应 1 秒音频）的生成任务，Baton 构造结构化用户 Prompt ：
其中包含视觉语义 token 占位符，每个关键帧对应个视觉 token，总视频 token 数。包含音频语义 token 占位符，每个音频块对应个音频 token，总音频 token 数。由于，对所有音频块预测在计算上可承受。
MLLM 对执行自回归推理，从占位符位置提取隐藏状态，获得视频和音频隐藏表示和。由于音频规划区域位于视频规划区域之后，还能进一步关注前面的，在推理阶段自然建立隐式的跨模态依赖关系。
双语义对齐塔
Planned tokens 的目标是编码具体的感知结构，而不是停留在 MLLM 以自然语言描述为中心的表示空间中。为此，Baton 设计了双语义对齐塔（Dual Semantic Alignment Towers），将 planned tokens 映射到预训练感知编码器的连续特征空间——视频采用 SigLip2，音频采用 WavTokenizer。
由于 MLLM 中的因果依赖是单向的（无法访问），视频规划无法感知音频信息。双语义对齐塔通过双向跨模态注意力解决这一问题。
每个对齐塔均采用可学习查询向量（learnable queries），从 Hv 和 Ha 中灵活提取最相关的语义信息，生成 planned tokens。
对于视频塔，可学习查询
与中引入基于时间戳的 RoPE（timestamp-based RoPE），将两种模态映射到统一的时间轴上。借助双语义对齐塔，与编码的不再是两个独立的规划，而是一份彼此一致、共享的时序语义蓝图。
值得注意的是，Baton 在不同阶段采用两种不同的 RoPE 设计：
1、时间戳 RoPE（Timestamp-based RoPE）。用于双语义对齐塔中的 CMAttn，负责规划阶段的跨模态 token 对齐。
2、相对语义 RoPE（Relative Semantic RoPE，RS-RoPE）。用于 DiT 中的 VCAttn 和 ACAttn，负责在扩散去噪阶段对齐 planned tokens 与扩散潜变量。具体实现细节和详细公式推导请阅读原论文。
三阶段训练策略
1、VA-Planner 预训练（VA-Planner Pretraining）。以 Qwen3 初始化 MLLM，训练整个 VA-Planner（即
2、DiT 适配（DiT Adaptation）。为使 DiT 能够学习语义特征的分布，而不受 VA-Planner 预测误差干扰，采用 Ovi 初始化 DiT，并将真实特征
和（经过 Latent-MLP 投影后）直接输入到 VCAttn ( · ) 和 ACAttn ( · ) 中作为条件信息。采用Flow Matching 损失训练 DiT 速度场预测器
。
3、联合微调（Joint Fine-tuning）。VA-Planner 与 DiT 连接为完整系统，VA-Planner 参数冻结，DiT 继续训练。此时 DiT 不再使用真实特征和作为条件，而是接收 VA-Planner 预测得到的和，训练仍采用 Flow Matching 损失。该阶段旨在弥合第二阶段使用的理想编码器特征与实际规划器预测结果之间的差距，减轻曝光偏差（exposure bias）问题，保证生成过程的鲁棒性。
实验结果
Baton 与开源模型在Verse-Bench和Sem100两个测试集上进行对比。
Verse-Bench 为开源的音画一致生成测试集；Sem100 为内部收集的 100 条测试样例，text prompt 包含人物与周围环境的多次连续性交互动作、多人复杂交互、多个连续指定性质的复杂组合动作描述，语义复杂度远高于现有开源测试集。
评估维度包括：视频质量（AQ、IQ、DD、ID），音频质量及音视频同步性（PQ、CU、M-WER、Sync-C、Sync-D、DeSync），以及提示词遵循准确率（P-Acc）。
P-Acc：比 LTX-2 提升 32%
M-WER：比 LTX-2 提升 76%
DeSync：比 LTX-2 提升 30%
M-WER 差距尤为显著。多说话人场景要求模型明确推理哪个角色在何时说了什么内容，这正是 planned tokens 所提供的局部、时间对齐语义能力——而传统全局文本嵌入无法有效拆解。
P-Acc 和 M-WER 的显著差距进一步验证：在复杂提示场景中，显式语义规划是必要的。
生成结果展示
Video Prompt: On a vast barren beach nder a pale overcast sky with haze obscuring the flat horizon, a young man with dark messy hair lies face down on the sand …
Audio Prompt: On a windswept open beach, continuous artillery explosions rumble and crash, growing progressively louder and closer …
Video Prompt: In a indoor martial arts gym with yellow padded bars along the wall, two bald men of Middle Eastern descent stand facing each other …
Audio Prompt: In a gym with faint ambient echo, a mature man [ Speaker A ] speaks in a steady, instructional tone: "Think about the idea of short distance power … "
Video Prompt: At dusk in a desolate clearing beside a rustic log cabin, a bearded white man squats before a small crackling campfire …
Audio Prompt: A quiet outdoor dusk atmosphere with faint wind rustling dry grass. A small campfire crackles and pops …
Video Prompt: In a dimly lit interior, a close-up shows hands using a knife and fork to slice through a medium-rare steak on a white square plate …
Audio Prompt: A knife sawing through steak with a soft, wet slicing sound against the plate. A fork scrapes briefly. Quiet, slow chewing follows …
Video Prompt: Inside an old car, a girl wearing a grey-white t-shirt first looks down, then smiles slightly while steering along a rural road …
Audio Prompt: A dramatic orchestral score with sweeping strings. The music is layered with the sounds of a vehicle engine starting and revving …
Video Prompt: On a sunny suburban backyard, a woman in a ribbed sweater and black skirt rallies a shuttlecock with a boy across a badminton net …
Audio Prompt: A fast-paced electronic dance music track plays throughout. A boy [ Speaker A ] shouts: "Oh no! Ten points! I ’ m scared!" A girl [ Speaker B ] : "We ’ re the winners!"
Video Prompt: On a residential street corner, a young Asian boy in bright blue shorts stands holding a brown Spalding basketball in one hand and a yellow-orange ball in the other …
Audio Prompt: A young boy [ Speaker A ] speaks: "This is two ball basketball drill." Immediately after, the rhythmic sound of a basketball being dribbled begins …
Video Prompt: A young Caucasian man stands at an outdoor shooting range, holding a scoped AR-15 rifle, he fires several shots at a nearby pine tree, then reloads.
Audio Prompt: In a quiet, open outdoor environment, a sharp gunshot rings out, followed by a male voice [ Speaker A ] saying "Ah". After a brief pause, a mechanical click is heard, as if a weapon is being reloaded.
Video Prompt: On a sunlit outdoor asphalt basketball court, a young man dribbles the ball between his legs, takes a jump shot; the ball arcs over the rim and drops through the net.
Audio Prompt: A young man [ Speaker A ] speaks: "Easy peasy, baby." The sound of a ball being dribbled on a hard surface is heard, followed by a sharp impact as it hits a backboard.
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2605.25195
项目主页：https://francis-rings.github.io/Baton/
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