字节跳动文生视频模型

什么是ContentV?

ContentV是由字节跳动开源的一款先进的文本到视频生成框架，该模型基于Stable Diffusion 3.5 Large进行优化升级。与传统图像模型不同，ContentV采用了3D变分自编码器（VAE）替代了原有的2D-VAE，并创新性地引入了3D位置编码技术，从而使得二维图像模型具备了视频生成能力。

在训练策略上，ContentV采用了多阶段渐进式训练方法：首先通过纯视频数据进行时间建模，帮助模型理解视频的时间序列特征；随后进入联合图片-视频的混合训练阶段。为了提高训练效率，模型对视频按照时长和宽高比进行了分桶处理，并结合动态批量大小机制优化内存占用。在具体训练过程中，ContentV采取了先增加视频时长再提升分辨率的渐进式策略，同时引入Flow Matching算法进一步提升训练效率。

在强化学习方面，ContentV采用了高效的成本控制框架，无需额外的人工标注数据，通过监督微调和基于人类反馈的强化学习（RLHF）来不断优化生成质量。硬件实现上，模型使用了64GB内存的NPU构建分布式训练架构，在算力效率上实现了显著突破，可支持480P分辨率、24帧每秒（FPS）、5秒时长视频的高效生成。

根据VBench benchmarks测试结果，ContentV在长视频生成任务中取得了总得分85.14的好成绩，仅次于行业领先的Wan2.1-14B模型。同时，在多项人类偏好测试中，ContentV的表现均优于CogVideoX和混元视频等竞品模型。

ContentV的核心功能

• 智能文本驱动视频生成：用户只需输入简单的文本描述，系统即可自动生成多种风格和类型的动态视频内容。
• 灵活的视频参数控制：支持用户自由设定视频的各项技术指标，包括分辨率（如1080p）、时长（长视频或短视频）、帧率等，满足不同场景下的创作需求。例如，可以生成适合社交媒体传播的15秒高清短视频，或者制作用于专业展示的长视频。