美团LongCat-Video开源：136亿参数视频大模型，推理速度提升10.1倍
【免费下载链接】LongCat-Video 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/meituan-longcat/LongCat-Video
导语
美团LongCat团队正式发布并开源136亿参数视频生成模型LongCat-Video，实现文生/图生/视频续写多任务统一，原生支持5分钟级长视频连贯生成，推理速度提升10.1倍，开启视频生成效率革命。
行业现状：视频生成进入"效率与质量"双突破时代
全球AI视频生成器市场正以20%的年复合增长率高速扩张，从2024年的6.15亿美元增长至2032年的25.63亿美元。当前主流模型面临三大痛点：长视频生成质量衰减、多任务需多模型适配、高分辨率推理效率低下。OpenAI Sora 2虽以超写实效果引领行业，但闭源模式限制技术普惠；开源领域则缺乏兼顾效率与质量的统一解决方案。
在此背景下，美团LongCat-Video的出现填补了开源生态在长视频生成领域的技术空白。作为国内首个支持分钟级连贯视频输出的开源模型，其13.6B参数规模在保持性能竞争力的同时，通过创新架构设计将720p/30fps视频推理时间压缩至分钟级，为内容创作、智能交互等场景提供了新可能。
技术亮点：四大创新突破行业瓶颈
统一模型架构：多任务一体化视频基座
LongCat-Video基于Diffusion Transformer（DiT）架构，创新通过"条件帧数量"实现任务区分：文生视频无需条件帧、图生视频输入1帧参考图、视频续写依托多帧前序内容，原生支持三大核心任务且无需额外模型适配。这种"一模型三任务"的设计大幅降低了开发者使用门槛，形成从文本创意到长视频生成的完整闭环。
在文生视频任务中，模型可精准解析文本描述中的物体属性、人物动作、场景布局及艺术风格，生成720p高清分辨率、30fps流畅帧率的视频内容。图生视频功能则严格保留参考图像的主体特征与背景关系，动态过程符合物理运动规律，支持从详细指令到空指令的多类型输入方式。
长视频生成：原生支持5分钟级连贯输出
作为核心差异化优势，LongCat-Video通过Block-Causual Attention机制和GRPO后训练技术，从根本上解决了行业普遍存在的色彩漂移、画质降解、动作断裂等痛点。在连续生成5分钟长视频的过程中，模型能保持跨帧时序一致性与物理运动合理性，完美满足数字人交互、具身智能训练等对长时序动态模拟有严苛要求的场景。
如上图所示，黑色背景上的绿色网络状图形与"LongCat-Video 正式发布"文字形成鲜明视觉对比，凸显美团在视频生成领域的技术突破。这一设计不仅传递了模型的科技感，也暗示了其构建"世界模型"的技术愿景，为开发者和行业决策者提供了直观的品牌认知。
高效推理：三重优化实现速度与质量平衡
针对高分辨率视频生成的计算瓶颈，LongCat-Video采用"二阶段粗到精生成（C2F）+块稀疏注意力（BSA）+模型蒸馏"的组合优化策略：
- C2F策略：先生成480p/15fps低分辨率视频，再经LoRA精调模块超分至720p/30fps，在降本提效的同时优化画面细节
- 块稀疏注意力：将3D视觉token分块后仅计算关键块注意力，使计算量降至标准密集注意力的10%以下
- 模型蒸馏：结合Classifier-Free Guidance与一致性模型蒸馏，将采样步骤从50步减至16步
三重优化使视频推理速度提升10.1倍，实现了720p/30fps视频的分钟级生成，打破了长视频生成"时长与质量不可兼得"的行业瓶颈。
性能评估：综合能力跻身开源SOTA
在内部基准测试中，LongCat-Video在文生视频任务的"文本对齐度"指标上获得3.76分（满分5分），超过Wan 2.2-T2V-A14B的3.70分；"整体质量"达到3.38分，领先PixVerse-V5（3.36分）和Wan 2.2（3.35分）。在VBench等公开基准测试中，模型在"常识理解"单项以70.94%的得分位居所有开源模型第一，展现出对真实世界物理规律的精准建模能力。
从图中可以看出，LongCat-Video在文本对齐、视觉质量、运动质量和整体质量四个维度上均表现优异，尤其在文本对齐度和整体质量指标上超过同量级开源模型。这一性能表现验证了美团在视频生成领域的技术实力，为开发者选择开源方案提供了客观参考依据。
行业影响：开源生态与商业价值共振
LongCat-Video的开源发布将加速视频生成技术在多领域的应用落地：
- 内容创作：自媒体创作者可通过文本快速生成高质量视频，大幅降低制作成本。以短视频营销场景为例，原本需要专业团队数天完成的广告片，现在可通过模型在小时级实现从创意到成片的全流程
- 智能交互：为数字人、虚拟主播提供连贯自然的动态表现，提升直播、客服等场景的用户体验
- 自动驾驶：通过模拟复杂交通场景的长时序视频，辅助自动驾驶系统的训练与测试
- 具身智能：为机器人提供物理环境动态预测能力，增强其在真实世界中的交互精度
值得注意的是，模型采用MIT开源协议，允许商业使用，这为企业级应用扫清了法律障碍。美团自身也计划将该技术应用于自动驾驶、即时配送等核心业务场景，探索"世界模型"在真实物理世界的落地可能。
快速上手：三步开启视频生成之旅
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
pip install "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video --local-dir ./weights/LongCat-Video
任务启动
- 文生视频：
torchrun run_demo_text_to_video.py --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile
- 图生视频：
torchrun run_demo_image_to_video.py --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile
- 视频续写：
torchrun run_demo_video_continuation.py --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile
未来展望：从视频生成到世界模型
LongCat-Video的发布仅是美团探索"世界模型"的第一步。随着技术迭代，团队计划在以下方向深化研究：
- 多模态融合：增强模型对音频、3D结构等信息的建模能力
- 交互能力：开发基于反馈的视频内容编辑功能
- 效率优化：进一步降低模型部署门槛，支持边缘设备推理
行业分析师指出，视频生成技术正在从"内容创作工具"向"世界模拟器"演进。LongCat-Video通过长时序动态建模展示的物理规律捕捉能力，为构建能够理解、预测并重构真实世界的AI系统提供了重要技术积累。在开源协作的推动下，这一技术路径有望加速通用人工智能的发展进程。
对于开发者和企业而言，现在正是接入视频生成技术的最佳时机。LongCat-Video提供的不仅是一个工具，更是一套完整的视频智能创作解决方案，其背后蕴含的多任务统一架构思想和高效推理策略，或将成为下一代视频生成系统的设计范式。
欢迎点赞、收藏本文，关注美团LongCat团队技术动态，第一时间获取模型更新与应用案例分享。下一期我们将深入解析LongCat-Video的Block-Causual Attention机制，敬请期待！
项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/meituan-longcat/LongCat-Video
【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
