Long Context Tuning for Video Generation 是一种由香港中文大学和字节跳动团队提出的技术框架，旨在通过长上下文调优实现场景级视频生成，弥补单次拍摄生成能力与现实叙事视频制作（如电影）之间的差距，为视频创作带来更连贯、更具叙事性的生成效果。
一、主要功能
场景级视频生成：能够生成一系列连贯的单次拍摄视频，捕捉随时间展开的事件，保持语义和时间一致性，适用于电影、短剧等叙事性视频制作。
交互式多镜头故事创作：支持导演根据已生成镜头逐步塑造内容，无需提前提供全面提示，可在创作过程中即时获得视觉反馈，灵活调整后续镜头。
单镜头扩展：可将单个镜头扩展至分钟级别时长，通过自回归生成 10 秒片段并保持视觉一致性，适合需要延长单个场景时长的创作需求。
组合生成：即使未专门为此能力训练，模型也能接受独立的身份和环境图像，合成包含这些元素的连贯视频，自然地融合角色与环境。
可控场景插值：允许在任意顺序和位置输入视觉条件，根据首尾镜头生成中间场景，保持语义连贯性，为视频过渡和情节衔接提供便利。
二、技术原理
长上下文窗口扩展：将 MMDiT 的上下文窗口从单次拍摄扩展到整个场景，兼容基于 MMDiT 的单次拍摄视频扩散模型，且不增加额外参数，作为单次拍摄视频生成预训练后的后续训练阶段。
交错 3D 旋转位置嵌入（RoPE）：用于编码场景级视频顺序，结合异步扩散时间步策略，统一视觉条件和扩散样本。
上下文因果架构：实现高效的自回归镜头生成，利用 KV 缓存提高生成效率，优化多镜头生成流程。
三、应用场景
影视制作：辅助电影、电视剧、短片等叙事性视频的剧本创作、分镜头设计和初步素材生成，提高创作效率，激发创意灵感。
广告与宣传视频：快速生成具有连贯情节和视觉效果的广告脚本和宣传视频，满足不同品牌和产品的宣传需求。
动画制作：为动画项目生成连贯的动画场景和镜头，降低动画制作成本，提升动画内容的丰富性和多样性。
教育与培训视频：制作具有连贯叙事和视觉引导的教育视频，帮助学生更好地理解和记忆知识内容。
游戏开发：生成游戏中的过场动画、剧情视频等，增强游戏的叙事性和沉浸感。
四、使用方法
模型训练：基于内部视频模型（3B 参数规模）进行训练，采用长上下文调优框架对模型进行优化。
交互式创作：通过提供文本提示或视觉条件（如图像、视频片段），与模型进行交互，逐步生成多镜头故事或扩展单镜头。
组合生成操作：分别输入身份图像和环境图像，模型自动合成包含这些元素的连贯视频。
场景插值应用：输入首尾镜头，模型生成中间过渡场景，可根据需要添加文本提示引导插值结果。
视觉条件输入：利用外部工具设计角色、服装和环境，将结果作为视觉条件输入模型，生成符合设计要求的视频。
五、适用人群
影视导演与编剧：借助模型的交互式创作功能，快速探索不同故事走向和镜头组合，优化剧本和分镜头设计。
广告与营销人员：用于生成创意广告视频，提升广告内容的吸引力和传播效果。
动画师与游戏开发者：提高动画和游戏过场动画的制作效率，丰富视觉效果。
教育工作者：制作教育视频，增强教学内容的趣味性和易理解性。
视频创作者与爱好者：探索创意视频制作，实现个性化、连贯性的视频内容创作。
六、优缺点介绍
优点
连贯性与叙事性：生成的视频在语义和时间上具有高度一致性，能够自然地展现连贯的事件和情节，适合叙事性视频制作。
交互性与灵活性：支持交互式创作，导演和创作者可以根据已生成内容逐步调整和扩展视频，无需提前规划完整剧本，创作过程更加灵活。
组合生成能力：无需额外训练即可实现角色与环境的自然融合，为创意视频制作提供了更多可能性。
场景插值功能：能够根据首尾镜头生成中间过渡场景，方便实现视频情节的平滑过渡和衔接。
广泛的适用性：不仅适用于人类主题内容，还能生成自然纪录片等多样化视觉领域的视频，具有广泛的适用范围。
缺点
训练资源需求：模型训练需要大量的视频数据和计算资源支持，对硬件设备和数据存储要求较高。
生成质量限制：虽然在连贯性和叙事性方面表现出色，但在某些复杂场景或高精度视觉效果生成上可能仍存在不足，需要进一步优化。
实时性不足：在实际创作过程中，生成较长视频或进行复杂交互时可能存在一定的延迟，影响创作效率。
版权与合规性问题：生成的视频内容可能涉及版权和合规性问题，需要创作者谨慎处理，避免侵犯他人知识产权或违反相关法律法规。
分类标签：视频生成、长上下文调优、场景级视频、交互式创作、组合生成、视觉条件、场景插值