LongLive-RAG 是视频领域的开源项目，由 qiz1907 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 471 个项目，GitHub 星标数为 113。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-21。Apache-2.0许可，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：长视频内容创作，如电影级片段自动生成。同类可对比的替代方案包括 VideoPoet、NUWA-XL、CogVideo。
GitHub 星标
★ 113
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类视频生成
开发团队qiz1907
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0许可，可免费使用和部署。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型autoregressive,diffusion-models,generative-ai,long-video-generation,pytorch,retrieval-augmented-generation,video-diffusion,video-diffusion-model,video-generation,wan
GitHub 星标★ 113
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-05-31 00:00:00
最近更新2026-09-21 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2
使用教程
核心亮点
- 提出通用RAG框架，可适配多种视频生成模型，提升长视频生成的连贯性
- 结合自回归与扩散模型优势，探索长视频生成新范式
- 官方实现，代码开源，便于研究者复现和二次开发
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
- 依赖外部检索库，可能增加部署和推理的复杂度
适用场景
- 长视频内容创作，如电影级片段自动生成
- 视频数据增强，为训练提供多样化长视频样本
- 多模态检索生成研究，探索RAG在视频领域的应用
替代项目
VideoPoet、NUWA-XL、CogVideo
项目介绍
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