长视频生成不跑偏，告别画面漂移
HiAR 是一个面向视频生成领域的开源项目，核心目标是解决自回归（AR）视频生成中的漂移问题。传统自回归模型在生成长视频时，由于误差累积会导致画面逐渐偏离初始状态，出现内容失真或风格漂移。HiAR 提出了一种无汇聚（sink-free）和抗漂移（anti-drift）的因果生成框架，通过改进模型架构和训练策略，在保持视频时序一致性的同时，显著降低长序列生成中的误差累积。项目基于 Python 实现，技术栈涉及 AIGC 和视频生成，目前处于早期研究阶段（ECCV 2026 投稿中）。其核心能力包括：设计无汇聚的因果注意力机制，避免信息瓶颈；引入抗漂移训练目标，增强长期生成的稳定性；支持高分辨率视频的连贯生成。该工作为视频生成领域提供了一种新的技术路径，尤其适用于需要长时间跨度、高一致性的视频创作场景。
CogVideo、ModelScope Text-to-Video、AnimateDiff
HiAR 是视频领域的开源项目，由 Jacky-hate 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于视频分类，该分类目前共有 472 个项目，GitHub 星标数为 154。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-08-31。项目为ECCV 2026论文的开源实现，提供项目主页展示，但未明确在线体验或定价信息。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：长视频自动生成（如电影、纪录片）。同类可对比的替代方案包括 CogVideo、ModelScope Text-to-Video、AnimateDiff。
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