CoF-T2I 模型透過漸進式視覺細化，將 CoF 推理整合到 T2I 生成過程中，其中中間幀作為顯式推理步驟，最終幀作為輸出。為了建立這種明確生成過程，CoF-T2I 建立了CoF-Evol-Instruct 資料集，該資料集包含從語義到美學的 CoF 軌跡，用於建模生成過程。為了進一步提高品質並避免運動偽影，CoF-T2I 對每一幀都進行了獨立編碼。實驗表明，CoF-T2I 的性能顯著優於基礎視訊模型，並達到了具有競爭力的水平。