在过去的两年中，视频生成技术经历了惊人的进步，尤其是短视频的创作。然而，制作超过一分钟的高质量、风格统一的超长视频仍然是一项巨大的挑战。对此，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 以及英伟达等机构，共同推出了 LongVie 框架，系统性解决了这一领域中的核心问题。
LongVie 的目标是让超长视频的生成变得更加可控和一致。团队发现，传统的视频生成模型在处理长视频时，常常面临时序不一致和视觉退化等难题。前者主要表现为画面细节与内容不连贯，后者则指随着视频时长的增加，画面颜色和清晰度的下降。
为了解决这些问题，LongVie 从 「控制信号」 和 「初始噪声」 两个方面入手。首先，团队提出了 「控制信号全局归一化」 策略，这意味着在生成视频时，不再只在单一片段内进行归一化，而是统一整个视频段的控制信号，从而提升跨片段的连贯性。其次，他们引入了 「统一噪声初始化」 策略，确保各个片段共享同一初始噪声，这样可以从源头上减少不同片段之间的视觉漂移。
在解决视觉退化问题上，LongVie 采用了多模态精细控制方法。单一模态的控制常常无法提供稳定的约束，而 LongVie 结合了密集控制信号 （如深度图） 和稀疏控制信号 (如关键点)，并引入退化感知训练策略，使得模型在处理长视频时，能够保持更高的画质和细节。
此外，LongVie 还推出了 LongVGenBench，这是首个专为可控超长视频生成设计的基准数据集，包含 100 个超过 1 分钟的高分辨率视频，旨在推动该领域的研究与评测。根据定量指标和用户评测结果，LongVie 在多个评估上超越了现有技术，赢得了用户的高度偏好，达到了 SOTA（
随着 LongVie 框架的问世，超长视频生成将迎来新的时代，创作者们将能够在更大的自由度下实现自己的创意。
项目地址：https://vchitect.github.io/LongVie-project/
