文字生成影片時，模型不只要描寫眼前一幕，還要推斷未提供的時間變化，並在角色、場景、動作和鏡頭之間維持一致。FAPL（Factor-Aware Predictive Learning，因素感知預測學習）是一套訓練方法，旨在讓多模態大型語言模型（Multimodal Large Language Model，MLLM）的表示真正參與影片生成，而非被解碼器繞過。
它以 UniVideo 的 13B Video DiT 為基礎，不改動模型架構，而是分三階段訓練：先令 DiT 以 MLLM 潛在表示作為內容條件，再透過成對的因素編輯資料，教模型只改指定內容、保留其他因素；最後固定 DiT，訓練 MLLM 與連接器，讓只有文字或文字加完整影片的輸入都能對應同一影片目標。這讓方法同時處理文字推斷影片細節，以及按因素選擇性控制的需求。
研究報告的評測中，FAPL 把 Motion Order 由 48% 提升至 61%，∩-Acc 由 42% 提升至 58%，FaceSim-Arc 則由 0.451 升至 0.523。展示案例亦呈現角色衣着和外觀較能維持一致；不過，這些數字來自指定評測，不能直接視為所有提示詞或影片情境下的保證。
目前較適合研究影片生成、希望改善多因素控制的團隊參考。GitHub 資料標示程式碼、模型權重及 CineFactor-10K 評測提示仍待發布，因此暫未能按儲存庫提供的資料安裝或重現訓練；現階段可先閱讀論文及項目網頁了解方法與示例。
- 以 MLLM 潛在表示作為影片生成的內容條件。
- 分開訓練內容 grounding、因素控制與有限輸入預測。
- 可針對角色、場景、動作或鏡頭變更，同時保留其他因素。
- 在所列評測中，動作順序、因素準確度與人臉相似度均有提升。
- 程式碼、權重和評測提示尚未發布，現階段無法依實驗。