过去几年，AI 让我们见识了语言理解的奇迹。ChatGPT 能写文章、Midjourney 能画画，但让机器真正理解并预测世界，还需要更深一层的智能——那就是「世界模型」（World Model）。

所谓世界模型，就是让 AI 不再停留在符号和数据的层面，而是能像人一样“看见”世界、理解物理规律、推演时空逻辑。要做到这点，最自然的路径就是让模型去生成视频。因为视频本身是最接近真实世界的序列化数据：它同时包含几何、语义、物理、运动乃至情绪。

于是，美团 LongCat 团队迈出了探索世界模型的第一步——推出 LongCat-Video，一个面向未来的视频生成基座模型。

所有相关源码示例、流程图、模型配置与知识库构建技巧，我也将持续更新在Github：AIHub，欢迎关注收藏！

1.统一架构

LongCat-Video 基于 Diffusion Transformer（DiT） 架构，最大亮点在于它是一个多任务统一模型。

团队并没有为不同任务（文生视频、图生视频、视频续写）单独造轮子，而是通过「条件帧数量」这一创新机制区分任务：

• 无条件帧 → 文本生成视频（Text-to-Video）
• 1 帧条件 → 图像生成视频（Image-to-Video）
• 多帧条件 → 视频续写（Video Extension）

这种设计非常优雅，相当于让模型自己决定“要不要参考历史帧”，自然地形成了文生 / 图生 / 续写的任务闭环。

1.1文本生视频

在 T2V （Text-to-Video） 任务上，LongCat-Video 可生成 720p、30 fps 高清视频，能准确理解文本中描述的物体、人物、场景、风格等要素。
从结果来看，它在语义一致性与视觉质量上都达到开源 SOTA 级别。换句话说，你描述的“黄昏下的城市航拍镜头”，AI 真的能拍出那种氛围感。

1.2图像生视频：让静态画动起来

I2V 任务中，模型能严格保留参考图像的主体属性、背景关系与整体风格，同时让动态过程符合物理规律。
无论输入是一张角色立绘、一幅油画，还是一张人像照片，LongCat-Video 都能让它动得“自然”，而不是机械地摆动几帧。
在“内容一致性”和“动态平滑性”两项指标上，它的表现尤为突出。

1.3视频续写：分钟级长视频的关键

这也是 LongCat-Video 最具差异化的能力。
模型可以基于多帧条件，原生续接视频内容，实现跨帧时序一致与物理运动合理的长视频生成。

得益于 Block-Causal Attention 机制 与 GRPO 后训练策略，模型可稳定输出长达 5 分钟 的连贯视频，几乎无画质衰减。

常见的长视频问题——色彩漂移、动作断裂、画质崩坏——都被有效解决。

配合块稀疏注意力（BSA）与条件 token 缓存机制，LongCat-Video 在处理 90 帧以上序列时依然高效，真正打破了“时长与质量不可兼得”的行业瓶颈。

2.高效推理

长视频生成的计算量惊人，美团团队通过三重优化找到平衡：

1. 粗到精生成（C2F）：先生成 480p 低帧率视频，再用 LoRA 模块超分到 720p 30 fps。

2. 块稀疏注意力（BSA）：只计算 top-r 关键块注意力，计算量降到 10% 以下。

3. 模型蒸馏（CFG + 一致性蒸馏）：将采样步骤从 50 步压缩至 16 步。

最终实现 10 倍推理速度提升，同时保持 SOTA 画质——真正做到“又快又稳又清晰”。

3.评测结果

在 VBench 等公开基准中，LongCat-Video 以 136 亿参数的体量，在 Text-to-Video 与 Image-to-Video 两项核心任务上均达 SOTA 水平。

模型在文本对齐、视觉质量、运动连贯性、整体质量等维度全面领先，展示出世界模型方向上强大的潜力。

回到最初的问题——要让 AI 真正理解世界，我们得让它先“看懂”世界。

LongCat-Video 正是迈向这一目标的起点。它不只是一个视频生成器，更是一个能在数字空间中重构物理规律的世界模拟器。未来，这种模型将成为自动驾驶、具身智能、数字人等场景的基础。

而对我们这些学习 AI 和在AI行业的人来说，它也提醒着我们世界模型的尽头，不只是模型，而是对世界本身的理解。

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