一個籃球由半空跌落後，理應撞地再彈起，Wan2.1-T2V 卻可能生成漂浮、突然停頓或半空反彈。這個 GitHub 項目屬於影片生成模型的可解釋性研究，實際處理的是 text-to-video diffusion models 如何在早期去噪階段規劃物件軌跡，以及錯誤位置為何會一路鎖定。
研究把視線集中在 Wan2.1-T2V-1.3B 的最初五個去噪步驟，透過 video-to-object-token cross-attention 追蹤物件位置，再配合 convergence speed 和 causal contribution 找出負責形成軌跡的 attention heads。分析指出，Self-attention 中的 Rotary Position Embedding (RoPE) 會令空間注意力衰減過快，早期錯誤候選位置因此壓過鄰近影格較合理的路徑。
修正方法不依賴外部物理模擬器或額外 foundation-model teacher，而是在早期步驟降低 height/width RoPE frequency，測試時前五步使用 λ^{h/w}=0.70；需要訓練時則以只作用於 self-attention 和 cross-attention 的 Low-Rank Adaptation (LoRA) 配合 λ^{h/w}=0.75。LoRA 設定為 r=64、alpha=32，並以首 10% 去噪步驟佔 0.9 機率的混合 timestep sampler 加強早期學習。
測試這個項目時可沿用 Wan 官方模型與提示詞，以不同 random seeds 比較原模型、training-free 頻率調整及 LoRA 版本的籃球跌落等片段；程式透過 runtime monkey patches 修改行為，不需要改動官方 Wan source。提供的資訊確認有 training-free 和 training-based 實驗，但未列出完整數值指標，因此更適合視為機制分析與可重現的研究原型，而非已證明能處理所有物理場景的通用修補方案。
- 物件軌跡主要在最初五個去噪步驟形成
- Cross-attention 負責引入物件語義，self-attention 協助選擇候選區域
- RoPE 空間衰減過強，會令錯誤位置過早固定
- 可用早期頻率縮放，或加入只改注意力層的 LoRA
- 適合研究影片生成、模型可解釋性及物理一致性的團隊