美团开源136亿参数视频大模型LongCat-Video：5分钟长视频生成，推理速度提升10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，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，成为开源领域视频生成技术的重要突破。
行业现状：AI视频生成赛道加速爆发
全球AI视频生成器市场正以20%的年复合增长率快速扩张，从2024年的6.148亿美元增长至2032年预计的25.629亿美元。当前市场呈现"技术突破与商业化落地并行"的格局：国际上，OpenAI已推出Sora 2并整合社交媒体功能，Google的Veo3和Runway的Gen系列持续领跑；国内则形成百度MuseSteamer、快手Kling与美团LongCat-Video的三强竞争态势。
行业面临三大核心挑战：长视频生成的时序一致性问题、高分辨率视频的计算资源消耗，以及多任务模型的效率平衡。LongCat-Video正是针对这些痛点，通过架构创新和算法优化，在开源领域率先实现"长时序+高效率+高质量"的三重突破。
模型亮点：四大技术突破重构视频生成范式
1. 多任务统一架构：一个模型搞定所有视频创作需求
LongCat-Video基于Diffusion Transformer（DiT）架构，创新采用"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。这种设计使单个模型即可覆盖完整创作链路，无需额外适配即可在三大任务间无缝切换。
在文生视频任务中，模型可生成720p/30fps高清视频，文本对齐度达3.76分（5分制），超越PixVerse-V5和Wan2.2等开源竞品；图生视频则能严格保留参考图像的主体特征与风格，物理运动合理性评分达3.59分，尤其擅长处理复杂动态场景。
2. 长视频生成：原生支持5分钟无质量损失输出
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，从根本解决了行业痛点：
如上图所示，该架构通过将3D视觉token分块并仅对关键块计算注意力，使计算量降至标准密集注意力的10%以下。在连续生成5分钟视频时，模型保持零质量损失，色彩漂移率降低87%，动作断裂问题减少92%，完美满足数字人交互、具身智能训练等专业场景需求。
3. 效率革命：三重优化实现10倍推理加速
针对高分辨率视频的计算瓶颈，LongCat-Video采用"二阶段粗到精生成（C2F）+块稀疏注意力（BSA）+模型蒸馏"组合策略：
- C2F生成：先生成480p/15fps低分辨率视频，再经LoRA精调模块超分至720p/30fps
- BSA优化：动态选取top-r关键视觉块计算注意力，长序列处理效率提升3倍
- 蒸馏加速：结合CFG与一致性模型蒸馏，采样步骤从50步减至16步
实测显示，该优化使720p/30fps视频生成时间从小时级压缩至分钟级，推理速度较同类模型提升10.1倍，单GPU即可流畅运行长视频生成任务。
4. 性能对标商业模型：开源领域综合第一
在内部基准测试中，LongCat-Video展现出与商业模型比肩的性能：
从图中可以看出，LongCat-Video在文生视频任务的整体质量评分（3.38）超越PixVerse-V5（3.36）和Wan2.2（3.35），仅次于谷歌Veo3（3.48）；在VBench公开基准的"常识理解"维度以70.94%得分位居所有开源模型第一，展现出强大的真实世界建模能力。
行业影响：开源协作重塑产业格局
LongCat-Video的开源发布将加速视频生成技术普惠进程。其MIT许可协议允许商业使用，配合提供的单GPU部署方案，使中小企业和开发者能以极低门槛接入先进视频生成能力。目前已有社区项目CacheDiT基于LongCat-Video实现1.7倍推理加速，验证了模型的扩展性。
在垂直领域，该模型将推动三大变革：
- 内容创作：短视频制作成本降低80%，实现"文本→成片"的一键生成
- 教育培训：动态知识图谱可视化成为可能，复杂概念讲解效率提升3倍
- 数字人交互：支撑虚拟主播实现5分钟连贯直播，交互延迟从秒级降至毫秒级
美团技术团队表示，LongCat-Video是探索"世界模型"的第一步，未来将通过多模态融合，为自动驾驶、机器人导航等需要物理世界理解的场景提供技术基座。
快速上手：5分钟部署你的视频生成平台
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/meituan-longcat/LongCat-Video
cd LongCat-Video
# 创建环境
conda create -n longcat-video python=3.10
conda activate longcat-video
# 安装依赖
pip install torch==2.6.0+cu124 torchvision==0.21.0+cu124 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install ninja psutil packaging flash_attn==2.7.4.post1
pip install -r requirements.txt
# 下载模型权重
huggingface-cli download meituan-longcat/LongCat-Video --local-dir ./weights/LongCat-Video
# 运行文生视频示例
torchrun run_demo_text_to_video.py --checkpoint_dir=./weights/LongCat-Video --enable_compile
结论与前瞻
LongCat-Video的发布标志着国内视频生成技术正式进入"开源赶超"阶段。其在长视频生成、推理效率和多任务统一方面的突破，不仅为开发者提供了强大工具，更构建了可扩展的技术生态。随着模型迭代和社区优化，我们有望在2026年看到：
- 视频生成分辨率从720p提升至4K
- 推理成本降低至当前的1/5
- 多模态输入（文本+图像+音频）的融合创作
对于企业用户，建议重点关注LongCat-Video在营销素材生成、产品演示视频制作等场景的落地；开发者可积极参与社区优化，探索模型在边缘设备部署、实时交互等方向的可能性。
点赞+收藏本文，关注AI视频生成技术前沿动态！下期我们将带来《LongCat-Video高级应用：数字人直播系统搭建指南》，敬请期待。
【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
