論文の概要: LongCat-Video Technical Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22200v2
- Date: Tue, 28 Oct 2025 14:19:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-29 13:20:32.888393
- Title: LongCat-Video Technical Report
- Title（参考訳）: LongCat-Video Technical Report
- Authors: Meituan LongCat Team, Xunliang Cai, Qilong Huang, Zhuoliang Kang, Hongyu Li, Shijun Liang, Liya Ma, Siyu Ren, Xiaoming Wei, Rixu Xie, Tong Zhang,
- Abstract要約: LongCat-Videoは13.6Bパラメータを持つ基礎的なビデオ生成モデルである。
Text-to-Video, Image-to-Video, Video-Continuationタスクをひとつのモデルでサポートする。
LongCat-Videoは、720p、30fpsのビデオを数分で生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.35352541782164
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Video generation is a critical pathway toward world models, with efficient long video inference as a key capability. Toward this end, we introduce LongCat-Video, a foundational video generation model with 13.6B parameters, delivering strong performance across multiple video generation tasks. It particularly excels in efficient and high-quality long video generation, representing our first step toward world models. Key features include: Unified architecture for multiple tasks: Built on the Diffusion Transformer (DiT) framework, LongCat-Video supports Text-to-Video, Image-to-Video, and Video-Continuation tasks with a single model; Long video generation: Pretraining on Video-Continuation tasks enables LongCat-Video to maintain high quality and temporal coherence in the generation of minutes-long videos; Efficient inference: LongCat-Video generates 720p, 30fps videos within minutes by employing a coarse-to-fine generation strategy along both the temporal and spatial axes. Block Sparse Attention further enhances efficiency, particularly at high resolutions; Strong performance with multi-reward RLHF: Multi-reward RLHF training enables LongCat-Video to achieve performance on par with the latest closed-source and leading open-source models. Code and model weights are publicly available to accelerate progress in the field.
- Abstract（参考訳）: ビデオ生成は世界モデルにとって重要な経路であり、効率的なロングビデオ推論が鍵となる。
この目的のために、13.6Bパラメータを持つ基礎的なビデオ生成モデルであるLongCat-Videoを導入し、複数のビデオ生成タスクに強いパフォーマンスを提供する。
それは特に、効率的で高品質なビデオ生成に優れており、世界モデルに向けた最初のステップを表している。
複数のタスクのための統一アーキテクチャ: Diffusion Transformer (DiT)フレームワーク上に構築されたLongCat-Videoは、単一のモデルでText-to-Video, Image-to-Video, Video-Continuationタスクをサポートする。
マルチリワードRLHFトレーニングにより、LongCat-Videoは最新のクローズドソースおよび主要なオープンソースモデルと同等のパフォーマンスを達成できます。
コードとモデルの重み付けは、フィールドの進歩を加速するために公開されています。
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