Talk预告 | NVIDIA Research 杨帅：LongLive - 实时交互式生成长视频

本期为TechBeat人工智能社区第724期线上Talk。

北京时间11月6日(周四) 20:00，NVIDIA 实习研究员杨帅的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是:LongLive - 实时交互式生成长视频，届时他将介绍LongLive，一套可交互、实时的长视频生成方案，支持用户在不断输入文本的同时实时视频生成。

Talk·信息

主题：LongLive - 实时交互式生成长视频

嘉宾：NVIDIA · 实习研究员 - 杨帅

时间：北京时间11月6日(周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

长视频生成需在分钟级尺度保持视觉一致与语义连贯，而现有扩散模型因双向注意力导致推理延迟高；因果自回归(AR)模型虽可 KV-Cache 加速，却受限于“训短测长”带来的漂移与误差累积。

为此，我们开源了LongLive，一套可交互、实时的长视频生成方案。支持用户在不断输入文本的同时实时视频生成。单卡H100生成速度20.7 FPS，最长 240s；并提供量化版本。训练方面，LongLive可将SOTA的短视频生成模型（如Wan）快速微调为长视频模型。

Talk大纲

1. 长视频生成的效率与质量矛盾；交互式、流式换Prompt的一致性难题

2. 框架概览

LongLive 帧级自回归（AR）+ 因果注意力；训练与推理对齐（train-long-test-long）

3. 关键技术 KV-recache

随新Prompt刷新缓存，平滑切换 Streaming Long Tuning 短窗注意力 + Frame Sink：兼顾长程一致与高效

4. 实验

1.3B 短片基座 → 分钟级长视频微调；32 GPU-days 完成 单卡 H100 实时 20.7 FPS；最长 240s；INT8 推理质量仅轻微下降 VBench（短/长）表现强；实时交互演示与多场景案例

Talk·预习资料

论文链接： https://arxiv.org/abs/2509.22622 代码链接： https://github.com/NVlabs/LongLive 项目主页： https://nvlabs.github.io/LongLive/

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Talk·嘉宾介绍

杨帅‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

NVIDIA · 实习研究员
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杨帅是香港科技大学广州的博士研究生，师从陈颖聪教授，研究重点是高效深度学习。相关成果已发表在ICCV，ICLR，CVPR，ECCV等国际顶级会议，并在开源社区作出有影响力的贡献 — 如 SEED-Story、LongLive 等均获得广泛关注。

目前在 NVIDIA Research 从事高效生成模型相关研究，亦曾在腾讯 ARC、SmartMore、商汤等拥有实践经验。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=38859 ‍‍‍‍

-The End-

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