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一手实测美团首个视频大模型,原生输出5分钟写实长视频

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周一美团发布了他们第一个AI视频模型,

LongCat-Video,

13.6B参数,单个模型就能完成文生视频,图生视频,视频续写,以及生成超长视频,输出的视频参数是720p,30fps 。但我自己电脑有点拖不动比较完整/长时间的测试,所以发动了面子果实,找到美团LongCat团队帮我开了内部测试权限。


所以在这篇文章你能看到LongCat-Video完全真实的效果,它到底能不能生成5分钟不崩的长视频,以及美团为什么要做AI视频?

先说结论,

美团LongCat-Video给我的感觉是,它玩的就是真实。

就比如这个视频,你能看出从第几秒开始是我用LongCat-Video续写出来的吗?

答案是2秒之后全部都是生成的内容,整个画面延续了原片自行车行驶的速度、环境,动态非常流畅真实。

LongCat-Video很擅长这种第一视角的穿越视频,甚至可以一次性生成5分钟的穿越视频,中间过程非常自然连贯,与真实世界非常相似。

技术团队给LongCat-Video的定位是世界模型,跟普通的视频模型追求生成风格多样、场景多样的视频的目标不同,世界模型,要理解现实世界的动态、物理规律和因果关系。

英伟达在GTC上反复强调这个概念,他们给出的应用case,是给智能汽车模拟不同的交通流量模式、路况、天气和光照,是给机器人开发空间智能,是给交通枢纽给人群提供视频分析。

换而言之,世界模型的核心,不是电影制作机,它是模拟器,能投射出真实世界的状态。

所以我们这次测评,会专注于它对物理世界和因果逻辑的理解,尽可能的去看LongCat-Video对于真实世界的呈现程度。首先我做了一个经典滑板动作,和以往不同,我这次强调让它做出一个指定的Ollie动作,

对于这种非普遍的固定动作的完成,我没有补充说明,LongCat-Video靠“Ollie”这个提示词就跳起来然后稳稳落地,画面中各个元素的变化,包括人物和滑板之间的力作用里都很真实,可惜的是滑板本体转动的时候出现变形。

再看看LongCat-Video做出来的吃播视频,

是真的有在吃进去,食物进到了嘴巴里的同时盘子中的分量在减少,并且人物是有相应的表现力吃播表情的,如果清晰度和画面的打光可以少点锐化就好了。以后美团点外卖不会给每道菜都插入吃播吧。。。

再来就是人物讲解说话的镜头,

重点看人物的嘴形、眨眼、手部动作,虽然目前是没有声音的,但一分钟的画面里面没有出现过嘴形来回循环播放的片段,而且手部晃动这个香水的时候,瓶子里的液体也会对应细微晃动。

看完这几个case,我最大的感受是,LongCat-Video的世界观是朴素且正确的。

它可能画不出Sora那种宏大瑰丽、充满想象力的超现实史诗,但它能模拟出一个我们每天生活的、符合牛顿定律的世界。 而对于美团来说,后者远比前者重要一百倍。

最后我搞了点大白话说一下这次LongCat-Video的技术亮点,

为什么可以原生输出5分钟的不穿帮的视频,


它依托了一种叫视频续写任务的预训练方式。在训练的时候,LongCat-Video看的不是零碎的短片,而是大量的连续剧。它的大脑天生就在思考接下来会发生什么,而不是这个画面应该长什么样。

模型在看连续剧的时候,不是一帧一帧地看,而是一段一段、一个事件一个事件地看。它理解的是“动作的起承转合”,这是一种叫Block-Causal Attention的机制,这样生成的长时间的动作不会轻易断裂。

在生成长视频时,LongCat-Video还会把前面算过的不变的东西,比如背景里的那栋楼,先缓存起来,不用每一帧都重新算一遍,这样就可以提升到5分钟了

https://meituan-longcat.github.io/LongCat-Video/

这里面还有更多放出来的case,可以看到更多风格,现实交互和人物运动等等等等。

其实AI视频发展到现在,视频生成模型的分野已经出现了。

一类是为内容服务的,要的是视觉奇观,是多样化的画面风格,是创造一个又一个故事。

而另一类,就是世界模型,它们的目标是模拟现实,是做推演,为产业提供数据模拟。

他们并不是完全独立,切割开的,一个好的世界模型也会是好的视频模型。

对美团来说是早晚会踏出的一步,

他们的核心业务,本质上就是一场规模庞大,每秒都在发生的物理实验。

不需要AI去生成一个赛博朋克城市,

但需要AI告诉他们,

几点钟,哪个路口会开始堵车? 一个骑手在暴雨天气下,穿过一个有积水的十字路口,需要额外多花多少秒? 一个无人机配送包裹,在十五公里的时速下,侧面吹来的三级风,会如何影响它的电量消耗和稳定性?

这些,全部都是世界模型可以解决的问题。

我期待它能接入更多来自美团自有业务的真实世界数据,

模拟一场从国贸到望京的晚高峰拥堵,模拟一个外卖订单在雷暴天气下的最优配送路径,模拟一栋写字楼在午餐高峰期的电梯运行和人流动态?

当一个AI视频模型开始真正理解并模拟我们脚下的这片土地时,

它就不再是少数人的工具。

这是美团做AI视频,

让我感到兴奋的点。

@ 作者 / 卡尔 & 阿汤

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