【导读】VMem用基于3D几何的记忆索引替代「只看最近几帧」的短窗上下文：检索到的参考视角刚好看过你现在要渲染的表面区域；让模型在小上下 文里也能保持长时一致性；实测4.2s/帧，比常规21帧上下文的管线快~12倍。 当你用一张图「逛」一套房子，来回转场、回到起点，还希望厨房看起来还是原来的厨房——这件事对视频生成模型并不容易。 牛津大学团队提出VMem（Surfel-Indexed View Memory）：把「看过什么」写进一种叫surfel的几何小片里，下一次生成时只取真正相关的过往视角当上 下文，实现了「一致性更强、资源更省、速度更快」的效果。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2506.18903 · 几何做「记忆目录」 · 即插即用 记忆模块可挂在SEVA等图像集生成骨干上；把上下文从K=17减到K=4仍能守住指标，还把时延砍到4.2s/帧（RTX 4090）。 为什么「回头看」这么难？ 两类主流路线各有痛点： VMem重新审视第二类：与其看「最近」，不如看「最相关」。相关性的度量来自几何可见性。 写入（Write）：新生成的帧用CUT3R等点图预测得到稀疏点云→转成surfe ...

技术突破 - 字节Seed与斯坦福等机构研究人员推出新模型MoC，可将生成长视频的计算量降低85% [1] - 使用MoC机制生成一分钟480P视频仅需2.32×10¹²FLOPs，而基线模型需要1.66×10¹³FLOPs [3] - 在多镜头64秒480P视频生成中，MoC仅消耗2.3×10¹²FLOPs，相比基线模型的1.7×10¹³FLOPs节省约86% [3] - 在单镜头8秒短片测试中，MoC计算量为4.1×10⁹FLOPs，较基线的1.9×10¹⁰FLOPs减少约78% [3] 技术原理 - 团队将长视频生成本质定义为长上下文记忆问题，将视频生成重新定义为上下文检索任务 [1] - MoC采用稀疏注意力机制作为有效的长期记忆检索引擎，核心是"可训练稀疏路由"机制 [1][4] - 技术实现包括内容对齐分块、动态top-k路由以及防止信息滞留的时间掩码约束 [6] - MoC通过跨模态链接保证视觉token访问完整文本提示，通过镜头内链接为稀疏图提供稳定下界 [7] 生成效果 - 模型能生成分钟级长视频，在56秒写实场景视频中保持人物外貌、衣着特征和场景物体的一致性 [1][3] - 在长达一分半的卡通场景视频中也能保持前后一致性 [3] - 在主题一致性、背景一致性、动作连贯性、图像质量等性能指标上均优于基线模型 [3]

技术突破 - 字节Seed与斯坦福等机构推出新模型，使长视频生成计算量降低85%[1] - 新模型采用Mixture of Contexts（MoC）稀疏注意力机制，将视频生成重构为上下文检索任务[3][4] - 模型在保持人物、场景连贯性和质量的同时显著降低成本[2][6] 性能表现 - 生成1分钟480P视频仅需2.32×10¹²FLOPs，较基线模型1.66×10¹³FLOPs降低85%计算量[10] - 多镜头64秒视频计算量从1.7×10¹³FLOPs降至2.3×10¹²FLOPs，节省86%[11] - 单镜头8秒短片计算量从1.9×10¹⁰FLOPs降至4.1×10⁹FLOPs，减少78%[13] - 所有性能指标（主题一致性0.9421、背景一致性0.9535、动作连贯性0.9920）均优于基线[12][13] 实现机制 - 通过内容对齐分块技术动态切分语义一致的视频块，提升检索精度[19] - 采用动态top-k路由机制，使查询仅与最相关的k个块建立注意力连接[19] - 引入跨模态链接和镜头内链接强制边，防止提示漂移并保证稳定性[20] - 稀疏检索结构通过时间掩码约束为有向无环图，提升训练稳定性[20] 工程优化 - 键值打包至FlashAttention可变长核，支持对数千万token的线性伸缩处理[20] - GPU端实现访存连续和充分并行，保障计算效率[20]