美团杀入视频生成战场！LongCat-Video：分钟级连贯视频，让AI开始讲故事

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美团的LongCat-Video并不是“又一个视频生成模型”，它更像是一个为真实场景打磨的“视频创作引擎”。相较于现有主流模型，它的最大亮点体现在“长、稳、快、真”四个关键词上：

LongCat-Video的核心突破在于“长时序生成”。以往的视频生成模型，多数只能输出几秒钟的片段；而美团通过“视频续写式预训练”，让模型能理解“故事延续”和“场景逻辑”。

简单来说，它不只是生成“片段”，而是能生成“故事”。

视频生成最难的一点是“抖”。同一个角色在不同帧里五官飘、颜色变，这在很多模型里都很常见。LongCat-Video专门强化了跨帧一致性学习，让物体形态、光线、动作在长序列中都能保持稳定。

对于品牌广告、产品展示、剧情视频等需要视觉统一的内容来说，这种“稳定性”是刚需——它让生成的画面更像拍摄出的影片，而不是拼接的动画。

根据官方数据，LongCat-Video在推理阶段的效率提升了约10.1倍。

对创作者而言，这意味着：

✅从脚本到成片的等待时间更短；

✅一次生成失败，可以快速重新出片；

✅批量生成广告素材的成本更低。

在AI视频领域，“速度”不只是性能指标，更是创意的自由度。

LongCat-Video的另一个优势是其“图生视频（image-to-video）”能力。

给模型一张产品图、人物图，模型能生成一段延展的动态视频，同时保持主体特征不变。

这对品牌来说意义重大：

电商：可以把产品海报直接“活化”为展示短片；

动漫、游戏公司：能把角色立绘扩展成动作片段；

广告团队：能基于单张KV延展多场景视频。

保真度高、动作自然，让它更适合真实的商业生产环境。

不同于一些仅限内部测试或封闭API的模型，美团直接选择了部分开源+MIT商业许可协议。

这意味着开发者、创作者、甚至中小企业都能基于LongCat-Video构建自己的视频生成工作流。同时，模型对硬件要求相对友好，推理端可以在主流GPU环境中高效运行，降低了使用门槛。

总结一句话：
LongCat-Video是一个兼顾“内容质量”和“生产效率”的模型，真正为营销与创作场景而生。它不是炫技的科研成果，而是一款“能落地、能批量、能讲故事”的视频生成工具。

以两个场景为例：

LongCat-Video生成的是“男生在城市跑步”：

LongCat-Video 的画面虽然略显朴实，但连贯性极强。跑者的动作、光影和街景节奏一致。

而Veo 3.1生成的是“小男孩在家玩障碍滑板游戏”。

Veo 3.1的表现则偏向电影级质感。滑板场景中的光影、动作处理极其细腻，画面几乎可以直接作为电影素材使用。但它的故事感相对弱一些，更像是一段“展示性片段”。

一句话总结：
Veo 3.1拍出了“画面”，LongCat-Video讲出了“故事”。

在营销与广告场景中，后者的优势就体现出来了：

• LongCat-Video：生成速度快、结构完整，适合快速产出带情绪和节奏的短片内容；
  

• Veo：更适合高预算的视觉大片。

  
  

对创作者而言，Veo是理想的“艺术电影机”，而 LongCat-Video更像是可以直接投放市场的“AI 内容工厂”。

LongCat-Video把“分钟级连贯视频生成”真正带入了实用阶段，对品牌营销与创意制作的价值主要体现在三点：

内容规模化与成本下降
借助模板脚本与模型生成，团队能在极短时间内产出多语言、多场景、多版本的视频素材，大幅降低制作成本。对于节日营销、电商投放等高频内容场景尤为高效。

创意验证更敏捷
创意人可以在模型中快速测试不同镜头、色调或台词，实现低成本的 A/B 测试，把原本昂贵的拍摄验证阶段转移到虚拟生成阶段。

长叙事广告更可行
借助续写能力，品牌能够以较低预算制作连贯的微短剧或品牌故事长片，让“讲故事”不再是大预算品牌的特权。

值得强调的是，AI 并非取代实拍，而是让创作流程更灵活——关键镜头依旧由真人演绎，过渡或补充镜头由模型生成，形成高效、低成本的混合工作流。
这意味着，品牌从此能以更快速度、更低成本，讲出更完整的故事。

LongCat-Video的诞生，不是要颠覆创作，而是让“讲好故事”这件事变得更高效、更可及。它让品牌和创意人能把更多精力放在策略与内容上，在更短时间里尝试更多创意、测试更多想法。LongCat-Video，是这场创意变革中的又一枚关键棋子。