Sora没做到的, LongVie框架给解决了, 超长视频生成SOTA
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从 Sora 的惊艳亮相到多款高性能开源模型的诞生,视频生成在过去两年迎来爆发式进步,已能生成几十秒的高质量短片。然而,要想生成时长超过 1 分钟、内容与运动可控、风格统一的超长视频,仍面临巨大挑战。
为此,上海人工智能实验室联合南京大学、复旦大学、南洋理工大学 S-Lab、英伟达等机构提出 LongVie 框架,系统性解决可控长视频生成中的核心难题。
难点剖析
直接利用当前的可控视频生成模型生成分钟级长视频时,通常会出现以下问题:
时序不一致:前后画面细节与内容不连贯,出现闪烁等现象。
视觉退化:随时长增长,出现颜色漂移、清晰度下降等问题。
解决时序不一致:两项关键策略
LongVie 从「控制信号」与「初始噪声」两条路径入手:
1. 控制信号全局归一化(Control Signals Global Normalization)
将控制信号在全片段范围内统一归一化,而非仅在单一片段内归一化,显著提升跨片段拼接时的一致性。
2. 统一噪声初始化(Unified Noise Initialization)
各片段共享同一初始噪声,从源头对齐不同片段的生成分布,减少前后帧外观与细节漂移。
(下图展示了两项策略带来的前后一致性提升)
解决视觉退化:多模态精细控制
单一模态的控制难以在长时间下提供稳定而全面的约束,误差会随时间累积并引发画质下降。LongVie 融合密集控制信号(如深度图)与稀疏控制信号(如关键点),并引入退化感知训练策略,在更贴近长序列退化分布的条件下训练模型,使长视频生成在细节与稳定性上同时受益。
(下图给出了单一模态与多模态对比示例)
一图看懂 LongVie 框架
从左至右,LongVie 先将跨片段的稠密(深度)与稀疏(关键点)控制视频做全局归一化,并为所有片段采用统一的噪声
初始化。随后在具体某一片段生成时,将全局归一化后的控制信号、上一片段的末帧与文本提示送入模型,最终生成当前片段的视频,接着不断生成后面的片段,从而生成长视频。
控制信号怎么融合更稳更强?团队把标准 ControlNet(a)和两种变体(b、c)都做了对比测试,结果显示变体(c)效果更好、训练更稳定,最终被采纳。
LongVie 能力展示
LongVie 支持多种长视频生成下游任务,包括但不限于:
风格迁移:对整段长视频执行统一且时序连贯的风格迁移。
Mesh-to-Video:从三维体素出发生成逼真的长视频。
(如下图为不同任务的效果示例)
LongVGenBench:首个可控超长视频评测基准
当前缺乏面向可控长视频生成的标准化评测。为此,作者团队提出 LongVGenBench—— 首个专为超长视频生成设计的基准数据集,包含 100 个时长超过 1 分钟的高分辨率视频,旨在推动该方向的系统研究与公平评测。
基于 LongVGenBench 的定量指标与用户主观测评显示,LongVie 在多项指标上优于现有方法,并获得最高用户偏好度,达到 SOTA 水平。(详见下表与用户研究结果)

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结语
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