What is LongCat-Video?
由美團開發的 LongCat-Video 是一個基礎性的 136 億參數影像生成模型，它將三項核心生成任務整合至單一、連貫的架構中，重新定義了動態媒體的創作方式。此模型解決了傳統影像 AI 的碎片化問題，讓使用者能夠以無與倫比的連貫性，流暢地生成、製作動畫並延伸內容。對於開發者、研究人員和創意專業人士而言，LongCat-Video 提供了一個強大、高效且高度靈活的平台，適用於進階視覺模擬。
主要特色
LongCat-Video 建立在一個統一的框架之上，旨在實現穩定性、效率和連續的世界建模。
1. ⚙️ 統一的多任務架構
與傳統需要為不同任務（例如 Image-to-Video 和 Text-to-Video）獨立模型的系統不同，LongCat-Video 採用單一、統一的架構。這種設計使模型能夠同時支援 Text-to-Video、Image-to-Video 和 Video-Continuation，促進跨模態的知識共享，並顯著提升所生成視覺語義映射的穩定性和一致性。
2. 🎬 原生長影片續生成
LongCat-Video 在 Video-Continuation 任務上進行了原生預訓練，使其能夠生成 分鐘級別的影片，同時在整個持續時間內保持穩定的色彩、光線和一致的運動邏輯。這克服了舊模型的主要限制，即長影片僅是將短片段拼接而成，經常導致刺眼的光線變化、閃爍或動作不連貫的問題。
3. ⚡ 高效率推論管線
LongCat-Video 專為實際部署而設計，能夠在數分鐘內生成高品質的 720p、30fps 影片。這種高效率是透過 從粗到細的生成策略（從較低解析度的草稿開始，然後使用精修專家模型）實現的，同時也利用諸如 Block Sparse Attention 等進階技術來加速高解析度處理。
4. ✨ 多重獎勵效能最佳化
為確保輸出品質符合實際世界的標準，該模型採用了複雜的 Multi-reward Reinforcement Learning from Human Feedback (GRPO) 框架進行訓練。這項策略針對三個關鍵且同步的指標進行最佳化： 文字對齊度、視覺品質和動作連貫性，確保所生成的影片不僅在視覺上引人入勝，而且邏輯上合理並忠於原始提示。
使用情境
LongCat-Video 的獨特功能使其適用於需要高度一致性和連貫性的應用程式。
連續分鏡與預視覺化： 您可以輸入詳細的劇本或場景描述 (Text-to-Video)，然後使用 Video-Continuation 延伸序列，為電影、遊戲開發或廣告概念生成連貫、長達數分鐘的動畫分鏡，無需擔心場景中間出現不連貫的問題。
讓靜態素材栩栩如生： 將靜態影像轉換為動態、高品質的影片序列 (Image-to-Video)。這非常適合快速為產品模型、建築視覺化或角色概念製作動畫，從單一來源影像提供完整的運動感和環境感。
無縫影片續生成與模擬： 研究人員和開發者可以利用 Video-Continuation 功能來測試假設情境，或將現有短影片片段延伸為邏輯上合理且連續的畫面，使其成為早期「World Model」開發和模擬的基礎工具。
為何選擇 LongCat-Video？
LongCat-Video 相較於前幾代的影片合成模型，提供了顯著的優勢，著重於效率、穩定性和理解深度。
卓越的參數與效能比： 憑藉 136 億的參數，LongCat-Video 在主觀品質 (MOS scores) 方面達到或超越了某些規模近乎兩倍（280 億級別）的開源模型的效能。這意味著您可以受益於顯著 更輕量、更快、更節省記憶體 的模型，同時不損及輸出品質。
真正的連貫性，而非單純拼接： 針對 Video-Continuation 的原生預訓練從根本上改變了長影片的生成方式。LongCat-Video 不再依賴後處理來隱藏不連貫性，而是從一開始就建模時間動態和因果關係，提供了真正連續的視覺敘事。
開放且可商用： LongCat-Video 在寬鬆的 MIT License 下發布，允許個人和企業自由地將模型用於商業應用，促進更廣泛的創新並融入多元的工作流程。
結論
LongCat-Video 在生成式 AI 領域中是一個關鍵性的進展，為基於文字、影像和影片的合成提供了一個單一且強大的解決方案。透過優先考慮統一架構和真正的長形式連貫性，它提供了高度穩定、高效且連貫建模的影片內容。探索 LongCat-Video 如何透過提供一個可靠的引擎，用於連續視覺世界模擬，提升您的創意、研究或開發專案。
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Launched
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Tech used
LongCat-Video was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-26.
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