網站制作的流程包括,app企業(yè)開發(fā)公司,wordpress屏蔽右鍵并提示,百度搜索資源平臺token美團LongCat-Video開源#xff1a;136億參數(shù)模型5分鐘生成720p視頻#xff0c;視頻生成效率提升10倍 【免費下載鏈接】LongCat-Video 項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/meituan-longcat/LongCat-Video 導語 美團LongCat團隊正式發(fā)布136億參數(shù)視頻生成?！缊FLongCat-Video開源136億參數(shù)模型5分鐘生成720p視頻視頻生成效率提升10倍【免費下載鏈接】LongCat-Video項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/meituan-longcat/LongCat-Video導語美團LongCat團隊正式發(fā)布136億參數(shù)視頻生成模型LongCat-Video以統(tǒng)一架構支持文生視頻、圖生視頻和視頻續(xù)寫三大任務實現(xiàn)5分鐘級720p/30fps長視頻生成推理速度較同類模型提升10.1倍開啟開源視頻生成技術新紀元。行業(yè)現(xiàn)狀長視頻生成的三重技術瓶頸2025年全球AI視頻生成市場規(guī)模已突破300億美元但行業(yè)仍面臨三大核心挑戰(zhàn)時序一致性跨幀色彩漂移、物理合理性動態(tài)違反現(xiàn)實規(guī)律和生成長度限制多數(shù)模型限于10秒內。據(jù)Fortune Business Insights預測該市場將以20%的年復合增長率持續(xù)擴張至2032年的256億美元其中長視頻生成技術被視為商業(yè)化落地的關鍵突破口。深度科技研究院院長張孝榮指出當前視頻生成技術正處于從技術演示到工業(yè)化應用的關鍵轉折點而長時序建模能力將直接決定AI能否真正理解并重構物理世界。在此背景下美團選擇以視頻生成模型作為探索世界模型的起點折射出科技巨頭對下一代智能系統(tǒng)的戰(zhàn)略布局。如上圖所示該宣傳圖以黑色為背景搭配綠色幾何連接線條醒目展示LongCat-Video 正式發(fā)布及探索世界模型的第一步字樣。這一視覺設計凸顯了LongCat-Video作為美團探索世界模型關鍵一步的戰(zhàn)略意義為理解模型的技術定位提供了直觀印象。模型亮點四大技術突破重構視頻生成范式1. 統(tǒng)一模型架構三任務一體化視頻基座LongCat-Video基于Diffusion Transformer架構創(chuàng)新通過條件幀數(shù)量實現(xiàn)任務區(qū)分文生視頻無需條件幀直接生成720p/30fps視頻圖生視頻輸入1幀參考圖保留主體屬性與風格視頻續(xù)寫基于多幀前序內容續(xù)接形成創(chuàng)作閉環(huán)這種設計使單一模型無需額外適配即可完成從文本創(chuàng)意到長視頻制作的全流程大幅降低開發(fā)者使用門檻。在美團內部測試中該架構使多任務切換效率提升80%模型部署成本降低60%。2. 長視頻生成原生支持5分鐘連貫輸出LongCat-Video依托視頻續(xù)寫任務預訓練模型可穩(wěn)定輸出5分鐘長視頻且無質量損失。實測顯示即使處理93幀以上長序列仍能保持跨幀一致性打破時長與質量不可兼得的行業(yè)瓶頸。技術團隊特別強調該能力源于Block-Causual Attention機制和GRPO后訓練技術的聯(lián)合應用從根源規(guī)避了色彩漂移、畫質降解、動作斷裂等常見問題。3. 高效推理三重優(yōu)化實現(xiàn)速度躍升針對高分辨率視頻生成的計算瓶頸LongCat-Video采用創(chuàng)新優(yōu)化策略二階段粗到精生成先480p/15fps再超分至720p/30fps塊稀疏注意力僅計算關鍵視覺塊注意力降低90%計算量模型蒸餾結合CFG與一致性模型技術采樣步驟從50步減至16步三重優(yōu)化使視頻推理速度提升10.1倍720p視頻生成時間縮短至分鐘級在普通GPU集群即可實現(xiàn)高效部署。4. 性能領先多維度評測達開源SOTA在文生視頻任務中LongCat-Video整體質量評分達3.38超過Wan 2.2-T2V-A14B3.35和PixVerse-V53.36尤其在文本語義理解維度表現(xiàn)突出。在圖生視頻任務中模型在視覺質量指標上達到3.27超過Seedance 1.0和Hailuo-02等商業(yè)模型。如上圖所示該條形圖展示了LongCat-Video與Veo3、PixVerse-V5、Wan2.2-T2V-A14B三個視頻生成模型在文本對齊、視覺質量、運動質量、整體質量四個維度的性能對比。從圖中可以看出LongCat-Video在文本對齊和整體質量上超過開源模型Wan 2.2-T2V在視覺質量上與商業(yè)模型Veo3基本持平充分體現(xiàn)了其作為開源模型的競爭力。行業(yè)影響開源生態(tài)與商業(yè)應用雙輪驅動技術普惠降低長視頻創(chuàng)作門檻LongCat-Video的開源將打破長視頻生成技術壟斷使中小開發(fā)者和內容創(chuàng)作者能夠低成本實現(xiàn)專業(yè)級視頻制作探索教育、營銷、娛樂等垂直場景應用基于開源代碼二次開發(fā)定制化方案社區(qū)反饋顯示已有開發(fā)者基于該模型實現(xiàn)虛擬主播實時互動、產品使用教程自動生成等創(chuàng)新應用預計將催生視頻創(chuàng)作新生態(tài)。商業(yè)落地美團的世界模型戰(zhàn)略布局美團技術團隊表示LongCat-Video將支撐多業(yè)務場景本地生活自動生成商家動態(tài)展示視頻自動駕駛交通場景動態(tài)預測與模擬具身智能服務機器人環(huán)境交互訓練這種技術基座業(yè)務場景的雙輪模式或將成為科技企業(yè)大模型發(fā)展的典范。如上圖所示LongCat-Video Generator網頁界面提供文本生成視頻T2V、圖片生成視頻I2V等多種模式選擇。用戶可直接輸入文本描述或上傳參考圖像模型將自動判斷任務類型并生成對應視頻內容。這一設計極大降低了長視頻創(chuàng)作門檻使普通用戶也能完成專業(yè)級敘事內容生產?？焖偕鲜珠_發(fā)者部署指南環(huán)境準備git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/meituan-longcat/LongCat-Video cd LongCat-Video conda create -n longcat-video python3.10 conda activate longcat-video pip install -r requirements.txt模型下載huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video --local-dir ./weights/LongCat-Video任務啟動# 文生視頻 torchrun run_demo_text_to_video.py --checkpoint_dir./weights/LongCat-Video --enable_compile # 視頻續(xù)寫長視頻生成 torchrun run_demo_video_continuation.py --checkpoint_dir./weights/LongCat-Video --enable_compile結論/前瞻邁向世界模型的下一步LongCat-Video的發(fā)布僅是起點。美團團隊在技術報告中指出下一代模型將聚焦4K分辨率與60fps高幀率支持物理規(guī)律建模能力增強多鏡頭敘事與剪輯邏輯學習行業(yè)分析師認為隨著開源生態(tài)完善和硬件成本下降長視頻生成技術有望在2026年實現(xiàn)移動端實時推理屆時將徹底改變內容創(chuàng)作產業(yè)格局。如果覺得這篇文章對你有幫助歡迎點贊、收藏、關注三連下期我們將帶來LongCat-Video高級應用案例解析敬請期待【免費下載鏈接】LongCat-Video項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/meituan-longcat/LongCat-Video創(chuàng)作聲明：本文部分內容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考