What is LongCat-Video?
Meituanが開発した基盤となる136億パラメータの動画生成モデルであるLongCat-Videoは、3つの主要な生成タスクを単一の統合されたアーキテクチャに統合することにより、ダイナミックなメディア制作のあり方を再定義します。このモデルは、従来の動画AIにおける断片化されたアプローチを解消し、ユーザーは比類のない一貫性でコンテンツをシームレスに生成、アニメーション化、拡張できるようになります。開発者、研究者、クリエイティブなプロフェッショナルにとって、LongCat-Videoは、高度なビジュアルシミュレーションを実現するための、堅牢で効率的かつ非常に柔軟なプラットフォームを提供します。
主な特長
LongCat-Videoは、安定性、効率性、そして連続的な世界モデリングを追求した統合フレームワークに基づいて構築されています。
1. ⚙️ 統一されたマルチタスクアーキテクチャ
Image-to-VideoやText-to-Videoといった異なるタスクごとに個別のモデルを必要とする従来のシステムとは異なり、LongCat-Videoは単一の統一されたアーキテクチャを採用しています。この設計により、モデルは Text-to-Video、Image-to-Video、Video-Continuationを同時にサポートし、モダリティ間での知識共有を促進することで、生成される視覚的・意味的マッピングの安定性と一貫性を大幅に向上させます。
2. 🎬 ネイティブな長尺動画の連続生成
LongCat-VideoはVideo-Continuationタスクでネイティブに事前学習されており、安定した色調、照明、一貫した動きのロジックを全尺にわたって維持しながら、 分単位の動画 を生成できます。これは、長尺動画が単に短いクリップを繋ぎ合わせたものであり、不自然な光のずれ、ちらつき、または不連続な動作が頻繁に発生するという、従来のモデルにおける大きな制約を克服します。
3. ⚡ 高効率な推論パイプライン
実運用での展開を想定して設計されたLongCat-Videoは、高品質な720p、30fpsの動画をわずか数分で生成可能です。この効率性は、低解像度のドラフトから始めてリファインメント専門モデルを使用する「 coarse-to-fine generation strategy 」と、 Block Sparse Attention のような高度な技術を活用して高解像度処理を加速することで実現されます。
4. ✨ マルチ報酬による性能最適化
出力品質が実世界の基準を満たすよう、モデルは洗練されたMulti-reward Reinforcement Learning from Human Feedback (GRPO) フレームワークを用いて訓練されています。この戦略は、 Text Alignment、Visual Quality、Motion Coherence という3つの重要な同時指標を最適化することで、生成される動画が単に視覚的に魅力的なだけでなく、論理的に整合性が取れ、ソースプロンプトに忠実であることを保証します。
ユースケース
LongCat-Videoの独自の機能は、高い一貫性と連続性が求められるアプリケーションに最適です。
連続的なストーリーボーディングとプリビジュアライゼーション： 詳細なスクリプトやシーン記述（Text-to-Video）を入力し、Video-Continuationを使ってシーケンスを拡張することで、シーン途中での不連続性を心配することなく、映画、ゲーム開発、広告コンセプト向けの、まとまりのある分単位のアニメーションストーリーボードを生成できます。
静止画アセットに命を吹き込む： 静止画像を、ダイナミックで高品質なビデオシーケンス（Image-to-Video）へと変換します。これは、製品モックアップ、建築ビジュアライゼーション、キャラクターコンセプトなどを素早くアニメーション化するのに最適で、単一のソース画像から動きと環境の全体像を表現できます。
シームレスな映像拡張とシミュレーション： 研究者や開発者は、Video-Continuation機能を利用して、仮想的なシナリオをテストしたり、既存の短いビデオクリップを論理的に説得力のある連続した映像で拡張したりできます。これは、初期段階の「World Model」開発とシミュレーションにおける基盤ツールとなるでしょう。
LongCat-Videoを選ぶ理由
LongCat-Videoは、効率性、安定性、そして理解の深さを重視することで、既存の動画合成モデルの世代を超えた大きな利点を提供します。
優れたパラメータ対性能比： 136億パラメータを持つLongCat-Videoは、その約2倍の規模（28Bクラス）の特定のオープンソースモデルの性能と同等か、それ以上となる主観的品質（MOSスコア）を発揮します。これにより、出力品質を損なうことなく、大幅に 軽量、高速、そしてメモリ効率の高い モデルのメリットを享受できます。
真の連続性、単なる継ぎ合わせではない： Video-Continuationのためのネイティブな事前学習は、長尺動画の生成方法を根本的に変革します。不連続性を隠すための後処理に頼るのではなく、LongCat-Videoは最初から時間的なダイナミクスと因果関係をモデル化することで、真に連続的な視覚的物語を実現します。
オープンでアクセス可能な商用利用： 寛容なMIT Licenseの下でリリースされたLongCat-Videoは、個人および企業が商用アプリケーション向けにモデルを自由に利用・適応させることを可能にし、より広範なイノベーションと多様なワークフローへの統合を促進します。
結論
LongCat-Videoは、生成AIにおける重要な進歩を象徴し、テキスト、画像、動画ベースの合成に向けた単一で強力なソリューションを提供します。統合されたアーキテクチャと真の長尺連続性を重視することで、極めて安定し、効率的で、一貫性のある動画コンテンツを実現します。LongCat-Videoが、継続的な視覚的世界シミュレーションのための信頼できるエンジンを提供することで、皆様のクリエイティブ、研究、開発プロジェクトをいかに飛躍させられるか、ぜひご検討ください。
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Launched
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LongCat-Video was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-26.
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