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可灵大模型
可灵大模型（Kling）是由快手大模型团队自研打造的视频生成大模型
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LongCat-Video是什么
longcat-video是由美团longcat团队推出的开源视频生成模型，拥有136亿参数规模。该模型在文本到视频（text-to-video）、图像到视频（image-to-video）以及视频续写（video-continuation）等多项任务中表现优异，尤其在高效生成高质量长视频方面具备突出能力。通过采用多奖励强化学习优化策略（grpo），其在内部测试与公开基准上均达到了与当前领先开源模型及先进商业方案相媲美的性能水平。
LongCat-Video的主要功能
长视频生成：基于视频续写的预训练机制，支持生成长达数分钟的连续视频内容，避免出现色彩偏移或画质衰减等问题。统一多任务架构：将文本驱动、图像驱动和视频延续三种任务整合于同一框架之下，仅需一个模型即可灵活应对多种输入形式。高效推理能力：结合“由粗到细”的生成流程与Block Sparse Attention技术，可在几分钟内完成720p分辨率、30fps帧率的视频生成。多维度质量优化：利用多奖励Group Relative Policy Optimization（GRPO）方法，在文本匹配度、画面清晰度和动态流畅性等方面实现全面提升，确保输出视频的综合质量。
LongCat-Video的技术原理
统一建模架构：构建统一的视频生成网络结构，共享参数处理文本、图像和视频等多种输入模式，提升模型泛化能力和任务适应性。长序列建模能力：通过在视频续写任务上的专项预训练，结合时序一致性约束和分段建模策略，实现长时间视频内容的稳定生成。高效生成机制：采用先生成低频结构、再逐级细化细节的两阶段策略，并融合Block Sparse Attention以降低计算冗余，显著提升高分辨率视频的生成速度。强化学习优化：引入多奖励GRPO训练范式，从语义对齐、视觉美感、运动自然性等多个维度指导模型优化，增强生成结果的真实感与连贯性。
LongCat-Video的项目地址
项目官网：https://www.php.cn/link/31f16d3ab7ac2c7e89fc56fe45eae7e1 Github仓库：https://www.php.cn/link/252eea6c71cc7e5fd086ad26541740cb HuggingFace模型库：https://www.php.cn/link/f313349e6ef8ece66bfc2859d7b1df96
LongCat-Video的应用场景
内容创作：为短视频、广告片、动画等内容创作者提供快速生成工具，大幅缩短制作周期。视频延续：对已有视频片段进行自然延展，适用于剧情扩展、剪辑补全等应用场景。教育培训：自动生成教学演示视频，助力课程开发，提升学习直观性和互动性。娱乐与游戏：用于生成游戏角色动作、场景过渡动画等，增强游戏视觉表现力与沉浸体验。智能交互系统：赋能虚拟助手或客服系统，生成可视化回应，提升用户沟通效率。创意设计辅助：帮助设计师快速验证视觉构想，实现创意概念的即时视频化呈现。
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