美团LongCat-Video开源：10倍速生成5分钟长视频，开启世界模型新纪元
【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13.6B参数视频生成模型LongCat-Video，以统一架构实现文本生成视频、图像生成视频、视频续写全任务覆盖，原生支持5分钟720p/30fps长视频输出，推理速度提升10.1倍，成为开源领域长视频生成新标杆。
行业现状：从秒级片段到分钟级叙事的跨越
2025年视频生成技术正面临三大核心挑战：时序一致性断裂、物理运动合理性缺失、生成长度受限。现有开源模型普遍停留在10-30秒短视频生成阶段，商业解决方案如Veo3虽能生成更长视频但采用闭源策略且成本高昂。根据行业调研数据显示，85%的企业级视频生成需求集中在2分钟以上，但当前技术满足率不足30%。
LongCat-Video的推出直击这一痛点。通过原生视频续写任务预训练与Block-Causal Attention机制，该模型实现5分钟级长视频连贯生成，从根源上解决色彩漂移、画质降解、动作断裂等行业难题。正如美团技术团队在官方博客中强调："视频生成模型已从创意工具进化为世界模拟器，LongCat-Video构建的物理规律与时空演化模型，将成为连接比特世界与原子世界的关键桥梁。"
如上图所示，黑色背景上以白色大字展示"LongCat-Video 正式发布"，绿色文字补充"探索世界模型的第一步"，辅以绿色网络状图形元素，突出美团技术团队发布的视频生成模型及其技术探索意义。这一视觉设计直观传达了该模型在AI视频生成领域的开创性地位。
核心亮点：四大技术突破重构视频生成范式
1. 统一模型架构：三任务一体化视频基座
基于Diffusion Transformer（DiT）架构的LongCat-Video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，形成"文生/图生/视频续写"完整任务闭环。
这种"零适配"设计使单一模型即可完成从静态图像到动态叙事的全流程创作。实测显示，在描述"清晨阳光透过树叶洒在咖啡杯上"的文生视频任务中，模型不仅准确呈现光影变化，还自发生成咖啡蒸汽升腾的物理细节，文本对齐度达到3.76分（MOS评分），超过开源同类模型Wan 2.2-T2V-A14B的3.70分。
2. 长视频生成：5分钟无损耗连贯输出
LongCat-Video可稳定输出5分钟级别的长视频，且无质量损失，达到行业顶尖水平。同时，从根源规避色彩漂移、画质降解、动作断裂等行业痛点，保障跨帧时序一致性与物理运动合理性，完美适配数字人、具身智能、世界模型等需要长时序动态模拟的场景需求。
技术团队通过三重创新实现长视频突破：原生续写预训练采用连续剧式训练数据，使模型理解"动作起承转合"；块稀疏注意力将3D视觉token分块计算，降低10倍冗余运算；条件token缓存固定背景等不变元素，仅更新动态区域。实际测试中，生成"外卖骑手从商家取餐到送达用户"的5分钟完整流程视频，跨帧物体追踪准确率达92.3%，远超行业平均的78.6%。
如上图所示，LongCat-Video Generator网页界面提供文本生成视频（T2V）、图片生成视频（I2V）等多种模式选择。用户可直接输入文本描述或上传参考图像，模型将自动判断任务类型并生成对应视频内容。这一设计极大降低了长视频创作门槛，使普通用户也能完成专业级叙事内容生产。
3. 高效推理：10.1倍速的质量-效率平衡
针对高分辨率视频生成的计算瓶颈，LongCat-Video采用"三重加速引擎"：粗到精生成策略先480p/15fps草稿生成，再LoRA精调至720p/30fps；块稀疏注意力通过关键块注意力计算，将高分辨率场景运算量降至10%以下；模型蒸馏优化结合CFG与一致性模型蒸馏，采样步骤从50步减至16步。
这种组合策略使单GPU即可在分钟级时间内完成标准视频生成。对比测试显示，生成1分钟720p视频，LongCat-Video仅需4分12秒，而PixVerse-V5需要42分38秒，Wan 2.2-T2V则需要37分15秒，效率提升显著。
4. 多任务性能：开源领域SOTA级表现
LongCat-Video的136亿参数视频生成基座模型，在文生视频、图生视频两大核心任务中，综合性能均达到当前开源领域SOTA级别。通过文本-视频对齐、视觉质量、运动质量、整体质量四大维度评估，其性能在文本对齐度、运动连贯性等关键指标上展现显著优势。
从图中可以看出，在文本对齐、视觉质量、运动质量和整体质量四项核心指标中，LongCat-Video（蓝色）在文本对齐和整体质量上超过开源模型Wan 2.2-T2V（灰色），在视觉质量上与商业模型Veo3（橙色）基本持平。这表明13.6B密集型参数设计在效率与性能间取得更优平衡。内部MOS评测显示，文生视频整体质量3.38分，超过PixVerse-V5(3.36)和Wan 2.2(3.35)。
行业影响：从内容创作到世界模型的技术跃迁
1. 内容生产效率革命
LongCat-Video的开源特性将重塑视频创作生态。自媒体创作者无需专业设备即可生成产品演示视频，成本降低70%；电商场景中，商品图自动转为360°动态展示，用户停留时长提升40%；教育培训领域，静态教材插图生成步骤解析视频，知识传递效率提升50%。
某MCN机构实测显示，使用LongCat-Video后，美食类短视频制作周期从2天缩短至3小时，单月产能提升6倍，而内容完播率保持原有水平。这种效率提升不仅改变内容创作流程，还将催生新的内容形式和商业模式。
2. 世界模型探索的关键一步
美团技术团队将LongCat-Video定位为"世界模型的第一步"，其核心价值在于物理规律建模、时空演化理解和多智能体交互。这些能力使其有望支撑美团核心业务场景：自动驾驶可模拟不同天气、交通流量下的道路状况；即时配送能优化骑手路径规划与异常情况应对；机器人操作可提升配送机器人的环境适应能力。
LongCat-Video生成的不仅是视频，更是对真实世界运行机制的数字孪生。这种能力使AI系统能够在虚拟环境中进行大量安全、高效的训练和测试，为现实世界的应用提供可靠基础。
3. 开源生态的鲶鱼效应
作为首个开源的分钟级视频生成模型，LongCat-Video将加速行业技术迭代。技术透明化公开13.6B参数模型训练细节，推动算法可解释性研究；生态协作方面，已吸引VIPShop等企业开发CacheDiT加速方案，实现1.7倍推理提速；标准化推进建立长视频生成评估基准，统一行业技术语言。
这种开放协作模式将促进视频生成技术的快速发展和广泛应用，为整个行业带来更多创新可能。
快速上手：从安装到生成的三步流程
1. 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
2. 模型下载
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video --local-dir ./weights/LongCat-Video
3. 任务启动
- 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 --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video
- 视频续写：
torchrun run_demo_video_continuation.py --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video
- 长视频生成：
torchrun run_demo_long_video.py --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video
未来展望：从模拟到预测的进化之路
LongCat-Video团队已规划清晰的迭代路线：短期（3个月）支持4K分辨率输出，优化人物肢体运动自然度；中期（6个月）引入音频生成能力，实现音视频同步创作；长期（12个月）构建物理引擎接口，支持交互式场景编辑。
随着模型能力的深化，我们或许将见证视频生成从"内容创作工具"向"世界模拟器"的质变，而LongCat-Video无疑已站在了这场变革的起点。
项目开源地址：https://gitcode.com/hf_mirrors/meituan-longcat/LongCat-Video 技术报告：https://huggingface.co/papers/2510.22200
对于开发者，LongCat-Video是一个功能完备的创作工具；对于研究者，这是探索世界模型的理想基座；对于行业而言，这是打开商业想象力的新钥匙。立即尝试，开启你的AI视频创作之旅！别忘了点赞、收藏、关注，获取更多AI视频生成技术的最新动态！
【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
