LongLive-RAG

用检索增强技术，让AI生成更长的连贯视频

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 视频生成 🍴 复刻 3 🐛 待处理 1 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 115
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可，可免费使用和部署。

项目预览

LongLive-RAG 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队qiz1907
GitHubhttps://github.com/qiz1907/LongLive-RAG
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
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★ 115
上线时间2026-05-31 00:00:00
代码更新2026-06-04
仓库体积15.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

LongLive-RAG 是一个面向长视频生成的通用检索增强框架，其官方实现基于 PyTorch。它解决的是现有视频生成模型难以生成长时间、多场景连贯视频的问题。核心能力在于通过检索增强生成（RAG）技术，从外部知识库或视频片段库中检索相关信息，辅助自回归或扩散模型生成更长的视频序列，提升视频内容的丰富性和一致性。该框架设计为通用型，可适配不同的视频生成模型，为长视频创作提供了一种新的技术路径。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 115

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

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