南大联合TeleAI首创MMPL视频生成新范式,AI长视频告别虎头蛇尾《实现分钟》级稳定输出

向迅之是南京大学RL课题组的在读博士生,师从范琦副教授,研究方向聚焦于图像/视频生成与世界模型等AIGC领域。

你是否曾被AI生成视频的开场效果所惊艳,却在几秒后因色彩漂移、画面模糊或节奏断裂而感到失望?当前AI长视频生成普遍面临"高开低走"的困境:前几秒精彩绝伦,随后质量骤降、细节崩坏。更不用说帧间串行生成导致的效率问题——动辄数小时的等待时间,使得实时预览几乎成为奢望。

这一行业难题如今迎来突破性解决方案!南京大学与TeleAI联合推出长视频自回归生成新范式——Macro-from-Micro Planning(MMPL),重新定义了AI视频创作流程。

受电影工业"分镜脚本+多组并行拍摄"机制的启发,MMPL首创"宏观规划、微观执行"的双层生成架构:

首先进行全局规划:在宏观层面统一设计整段视频的叙事脉络与视觉一致性,确保剧情连贯、风格统一;

然后完善细节:将长视频拆分为多个短片段,通过并行化生成管线高效填充每一帧细节,大幅提升速度与稳定性。

研究成果令人振奋:

• 实现分钟级高质量长视频稳定生成,彻底告别"虎头蛇尾"现象

• 生成效率显著提升,结合蒸馏加速技术,预览帧率最高可达约32FPS,接近实时交互体验

• 在色彩一致性和内容连贯性上全面超越传统串行生成方案

MMPL不仅是一项技术升级,更是迈向"AI导演"的重要一步——让机器不仅会"拍摄镜头",更能"讲好一个故事"。

【论文信息】

标题:Macro-from-Micro Planning for High-Quality and Parallelized Autoregressive Long Video Generation

机构:南京大学、中国电信人工智能研究院、上海交通大学、香港中文大学(深圳)、中国科学院大学

论文地址:https://arxiv.org/abs/2508.03334

项目主页:https://nju-xunzhixiang.github.io/Anchor-Forcing-Page/

传统困境:逐帧生成的两大瓶颈

在长视频生成领域,随着时长从几秒扩展到数十秒甚至一分钟以上,主流自回归模型面临两个根本性挑战:

1. 时域漂移(Temporal Drift):由于每一帧都依赖前一帧生成,微小误差会随时间累积,导致画面逐渐"跑偏"

2. 串行瓶颈(Serial Bottleneck):视频必须逐帧生成,无法并行处理,导致生成效率低下

创新突破:导演式双层生成框架MMPL

MMPL采用"先规划、后填充"的两阶段生成范式,其核心思想是:先全局规划,再并行执行。这一理念借鉴了电影工业的协作模式,将长视频生成从"接龙式绘画"转变为"系统性制片"。

MMPL实现了三大突破:

• 长时一致性:通过宏观规划抑制跨片段漂移

• 高效并行性:各片段可独立填充细节,支持多GPU并行

• 灵活调度性:采用流水线机制提升资源利用率

技术解析:两阶段协同工作机制

MMPL采用精心设计的"规划-填充"双阶段架构:

第一阶段:双层规划,构建稳定骨架

1. Micro Planning:片段内关键帧联合预测

2. Macro Planning:跨片段叙事一致性建模

第二阶段:并行填充,释放计算潜能

1. Content Populating:基于锚点的并行细节生成

2. Adaptive Workload Scheduling:动态调度实现流水线加速

结语

当AI具备了从整体出发的规划能力,长视频生成便迈出了从"片段拼接"走向"统一表达"的关键一步。MMPL为视频创作提供了更稳定、更高效的技术路径,其近实时生成能力让创作者能够在快速反馈中不断完善构想。虽然真正的"所见即所得"尚需时日,但我们正朝着这个方向稳步前进。

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