StoryMem是字节跳动与南洋理工大学联合开源的AI视频生成系统，专为解决多场景视频中角色和环境一致性问题。核心通过"视觉记忆库"技术，自动存储关键帧并在后续生成时参考，确保人物外貌、服装、场景元素全程统一。相比基础模型，跨场景一致性提升28.7%，支持影视、短视频、游戏CG等场景，用户输入分镜头脚本即可生成连贯长视频。提供四种生成模式，兼容WAN2.2等主流模型，显著降低创作者纠错成本。

StoryMem的功能特色

• 跨镜头一致性：通过动态记忆机制，确保多镜头视频中角色、场景和细节的长期一致性。

• 高画质与美学质量：继承了单镜头视频生成模型的高画质和美学特性，保持视频的视觉吸引力。

• 多场景叙事能力：能生成跨多个场景的连贯故事，支持复杂的叙事结构。

• 镜头级控制：提供镜头级别的精细控制，允许创作者对每个镜头进行定制。

• 灵活的镜头过渡：支持平滑的镜头过渡，使视频叙事更加自然流畅。

• 定制化故事生成：允许用户通过参考图像或特定提示词生成符合需求的定制化故事。

• 高效生成：采用轻量级的LoRA微调，实现高效的长视频生成。

StoryMem的核心优势

• 显著提升跨镜头一致性：相比传统方法，StoryMem 在多镜头视频生成中显著增强了镜头之间的连贯性，解决了长期困扰AI视频生成的跨镜头一致性问题。

• 保持高画质与美学标准：继承了单镜头视频生成模型的高画质和美学质量，确保生成的视频连贯，具备出色的视觉效果。

• 高效的长视频生成：通过轻量级的LoRA微调技术，StoryMem 能高效地将单镜头模型扩展为多镜头叙事工具，大幅降低生成成本。

• 灵活的叙事控制：支持镜头级别的精细控制和定制化故事生成，满足不同创作者对叙事节奏、场景切换和镜头风格的个性化需求。

• 平滑的镜头过渡：自然地支持平滑镜头过渡，使视频叙事更加流畅，提升观众的观看体验。

• 广泛的适用性：适用于广告、影视、教育、娱乐等多个领域，为不同行业的视频创作提供了强大的技术支持。

StoryMem官网是什么

• 项目官网：https://kevin-thu.github.io/StoryMem/

• Github仓库：https://github.com/Kevin-thu/StoryMem

• Huggingface模型库：https://huggingface.co/Kevin-thu/StoryMem

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2512.19539

StoryMem的适用人群

• 广告从业者：需要快速生成连贯且吸引人的广告视频，降低制作成本。

• 影视创作者：包括独立创作者和小型影视团队，用于高效制作叙事短片。

• 内容创作者：如YouTuber、B站UP主等，需要快速产出高质量的视频内容。

• 教育工作者：用于制作教育视频，通过故事化的方式提升教学效果。

• 游戏开发者：用于生成游戏剧情视频，丰富游戏内容。

• 社交媒体运营者：需要吸引人的视频内容来增加用户参与度。

标签: AI, AI视频生成系统, StoryMem