导语
【免费下载链接】LongCat-Video 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/meituan-longcat/LongCat-Video
美团LongCat团队于2025年10月27日正式发布并开源136亿参数视频生成模型LongCat-Video，该模型以统一架构支持文生视频、图生视频和视频续写三大任务，原生实现5分钟级长视频生成，推理速度提升10.1倍，标志着国内开源视频生成技术进入"分钟级"时代。
行业现状：从短视频到世界模型的技术突围
2025年AI视频生成领域呈现爆发式增长，国际上OpenAI Sora 2实现音画同步，Google Veo3专注高分辨率视频生成；国内字节跳动Seedance 1.0 Pro、阿里通义Video等模型相继问世。据深度科技研究院数据，视频生成模型已从"风格化创作工具"向"物理世界模拟器"演进，而长视频生成的时序一致性与物理合理性成为技术瓶颈。
当前行业面临三大痛点：多数开源模型局限于10秒内短视频生成，高分辨率视频推理耗时过长（生成1分钟720p视频平均需30分钟以上），跨任务适配需多模型组合。美团LongCat-Video通过"统一架构+原生长视频训练"策略，在开源领域首次实现三大突破：单模型支持全任务闭环、5分钟视频无质量衰减、推理效率提升一个量级。
核心亮点：四大技术创新重构视频生成范式
1. 统一模型架构：三任务一体化基座设计
LongCat-Video基于Diffusion Transformer架构创新设计"条件帧数量"任务区分机制：
- 文生视频：零条件帧输入，直接从文本生成720p/30fps视频
- 图生视频：单帧参考图输入，严格保留主体属性与风格
- 视频续写：多帧条件输入，支持分钟级内容续接
这种设计使模型参数利用率提升40%，在内部测试中文本对齐度达到3.76分（5分制），超过开源模型Wan 2.2-T2V-A14B的3.70分。
2. 长视频生成技术：5分钟连贯输出的底层突破
如上图所示，该架构图展示了LongCat-Video的Block-Causal Attention机制工作原理，通过分块处理视频序列实现长时序依赖建模。这一技术使模型能理解动作的"起承转合"，为5分钟长视频生成提供核心支撑，解决了传统模型因注意力计算量爆炸导致的视频断裂问题。
关键技术包括：
- Block-Causal Attention：将3D视觉token分块计算注意力，使93帧以上序列计算量降低60%
- GRPO后训练：多奖励强化学习优化，运动连贯性评分达3.74分
- 条件token缓存：静态背景元素复用机制，推理效率提升3倍
实测显示，该模型生成的5分钟第一视角骑行视频，在200人盲测中87%的参与者无法区分真实与生成片段的分界点。
3. 高效推理方案：三重优化实现速度飞跃
通过"二阶段粗到精生成+块稀疏注意力+模型蒸馏"组合策略：
- C2F生成流程：先480p/15fps粗生成，再LoRA超分至720p/30fps
- 块稀疏注意力：计算量降至标准密集注意力的10%以下
- CM蒸馏优化：采样步骤从50步减至16步
综合优化使720p/30fps视频生成速度提升至10.1倍，单GPU环境下生成1分钟视频仅需4分20秒，较同类模型平均耗时缩短85%。
4. 性能表现：开源领域SOTA级综合能力
该对比图展示了LongCat-Video与三款主流模型在四大维度的性能分布。在文本对齐（3.76）和整体质量（3.38）维度已超越开源模型Wan 2.2-T2V-A14B，接近商业模型Veo3水平，而13.6B的参数量仅为后者的60%，体现出更高的参数效率。
行业影响：从内容创作到世界模型的跨越
1. 技术普惠：降低长视频创作门槛
LongCat-Video开源后，开发者可通过简单命令行调用实现专业级视频生成：
# 文生视频示例
torchrun run_demo_text_to_video.py \
--checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video \
--prompt "清晨阳光透过树叶洒在骑行者身上，自行车穿过城市公园" \
--duration 300 # 生成5分钟视频
创作者实测显示，使用该模型可将产品展示视频制作周期从2天缩短至2小时，成本降低70%。
2. 产业赋能：物理世界模拟新范式
美团技术团队将该模型定位为"世界模型"基础组件，其核心价值在于：
- 自动驾驶：模拟不同路况、天气下的交通流
- 机器人导航：空间动态场景预演
- 物流优化：配送路径物理环境模拟
深度科技研究院院长张孝荣指出："LongCat-Video展现的物理规律理解能力，使AI从内容生成工具向现实世界模拟器进化，这对智能决策系统开发具有里程碑意义。"
3. 开源生态：推动行业协同创新
模型开源两周内，社区已涌现多项衍生成果：
- CacheDiT加速方案：实现1.7倍推理提速
- 多语言适配插件：支持中日韩文本输入
- 低显存优化版：适配消费级GPU（12GB显存可运行）
快速上手：从安装到生成的五步指南
- 环境准备
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/meituan-longcat/LongCat-Video
cd LongCat-Video
conda create -n longcat-video python=3.10
conda activate longcat-video
pip install -r requirements.txt
- 模型下载
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video --local-dir ./weights/LongCat-Video
- 基础任务调用
# 文生视频
torchrun run_demo_text_to_video.py --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video
# 图生视频
torchrun run_demo_image_to_video.py --image_path ./input.jpg
# 视频续写
torchrun run_demo_video_continuation.py --video_path ./input.mp4
- 长视频生成
torchrun run_demo_long_video.py --duration 300 --enable_compile
- Web界面操作
streamlit run ./run_streamlit.py --server.headless=false
上图展示了LongCat-Video的Streamlit交互界面，用户可通过文本框输入提示词、调整视频时长与分辨率参数。该界面支持实时预览生成效果，降低了技术门槛，使非专业用户也能快速创建高质量视频内容。
未来展望：世界模型的商业化路径
美团LongCat团队表示，下一阶段将重点突破：
- 多模态输入：融合音频、3D点云等信号
- 物理交互模拟：支持物体碰撞、流体动力学等复杂物理效果
- 轻量化部署：推出7B参数移动终端版本
随着模型能力进化，预计2026年将出现三大商业场景：智能驾驶虚拟测试场、电商虚拟试穿系统、AR空间导航引擎。对于开发者而言，现在正是基于LongCat-Video构建垂直领域应用的最佳时机。
提示：关注美团技术团队官方渠道，回复"LongCat"获取完整技术白皮书及50个行业应用案例。收藏本文，第一时间获取模型迭代更新通知！
结语
LongCat-Video的发布不仅是视频生成技术的突破，更标志着国内AI企业在"世界模型"赛道的正式入局。136亿参数实现5分钟长视频生成，证明了高效架构设计比盲目堆参更具技术价值。开源生态的繁荣将加速视频生成技术从"实验室"走向"产业界"，而美团通过该模型积累的物理世界建模能力，可能在未来的自动驾驶、机器人配送等核心业务中释放更大商业价值。
对于行业而言，LongCat-Video提出的"统一任务架构"和"原生长视频训练"理念，或将成为下一代视频生成模型的设计范式。随着技术持续迭代，我们距离"AI模拟真实世界"的目标又迈进了关键一步。
【免费下载链接】LongCat-Video 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/meituan-longcat/LongCat-Video
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
