昆仑万维SkyReels团队正式发布并开源SkyReels-V2，据称为全球首个使用扩散强迫（Diffusion-forcing）框架的无限时长电影生成模型，其通过结合多模态大语言模型（MLLM）、多阶段预训练（Multi-stage Pretraining）、强化学习（Reinforcement Learning）和扩散强迫（Diffusion-forcing）框架来实现协同优化。
根据介绍，SkyReels-V2现已支持生成30秒、40秒的视频，且具备生成高运动质量、高一致性、高保真视频的能力。
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- 全面的影视级视频理解模型：SkyCaptioner-V1
为了提高提示词遵循能力，团队设计了一种结构化的视频表示方法，将多模态LLM的一般描述与子专家模型的详细镜头语言相结合。这种方法能够识别视频中的主体类型、外观、表情、动作和位置等信息，同时通过人工标注和模型训练，进一步提升了对镜头语言的理解能力。
同时，团队训练了一个统一的视频理解模型 SkyCaptioner-V1，它能够高效地理解视频数据，生成符合原始结构信息的多样化描述。通过这种方式，SkyCaptioner-V1不仅能够理解视频的一般内容，还能捕捉到电影场景中的专业镜头语言，从而显著提高了生成视频的提示词遵循能力。此外，这个模型现在已经开源，可以直接使用。
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- 针对运动的偏好优化
现有的视频生成模型在运动质量上表现不佳，主要原因是优化目标未能充分考虑时序一致性和运动合理性。项目团队通过强化学习（RL）训练，使用人工标注和合成失真数据，解决了动态扭曲、不合理等问题。为了降低数据标注成本，设计了一个半自动数据收集管道，能够高效地生成偏好对比数据对。
通过这种方式，SkyReels-V2在运动动态方面表现优异，能够生成流畅且逼真的视频内容，满足电影制作中对高质量运动动态的需求。
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- 高效的扩散强迫框架
为了实现长视频生成能力，SkyReels团队提出了一种扩散强迫（diffusion forcing）后训练方法。与从零开始训练扩散强迫模型不同，通过微调预训练的扩散模型，将其转化为扩散强迫模型。这种方法不仅减少了训练成本，还显著提高了生成效率。
采用非递减噪声时间表，将连续帧的去噪时间表搜索空间从 O(1e48) 降低到 O(1e32)，从而实现了长视频的高效生成。这一创新使得SkyReels-V2能够生成几乎无限时长的高质量视频内容。
- 渐进式分辨率预训练与多阶段后训练优化
为了全面评估SkyReels-V2的性能，SkyReels团队构建了SkyReels-Bench用于人类评估，并利用开源的V-Bench进行自动化评估。
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SkyReels-Bench包含1020个文本提示词，系统性地评估了四个关键维度：指令遵循、运动质量、一致性和视觉质量。该基准旨在评估文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）生成模型，提供跨不同生成范式的全面评估。
在SkyReels-Bench评估中，SkyReels-V2在指令遵循方面取得了显著进展，同时在保证运动质量的同时不牺牲视频的一致性效果。
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在VBench1.0自动化评估中，SkyReels-V2在总分（83.9%）和质量分（84.7%）上均优于所有对比模型，包括HunyuanVideo-13B和Wan2.1-14B。
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