• 项目主页：https://contentv.github.io
• 技术报告：https://arxiv.org/abs/2506.05343
• 代码仓库：https://github.com/bytedance/ContentV
• 模型权重：https://huggingface.co/ByteDance/ContentV-8B

核心亮点

极简设计

CogVideoX、HunyuanVideo 和 Wan2.1 等一系列优秀的开源工作表明，视频生成的关键并不在于架构上的特殊设计，而在于如何高效利用有限的数据资源，并有效对齐人类偏好。

为验证 ContentV 方案的通用性，本次开源的版本在扩散模型部分采用了经典的文生图模型 Stable Diffusion 3.5 Large。为了适配视频模态，模型在结构上仅做了以下两项必要调整：

• 将原始图像 VAE 替换为 Wan2.1 中使用的3D-VAE；
• 将 2D 位置编码升级为 3D 版本。在具体编码方式上，团队对比了传统的绝对位置编码与主流的旋转位置编码。评估结果显示，两者在客观指标和主观感受上差异较小，因此保留了计算更高效的绝对位置编码方案。

ContentV模型结构‌

多阶段渐进训练策略

上述的最小化结构改动，在解锁了视频生成能力的同时，也最大限度地保留了原模型的图像生成能力。实验证明，在新的VAE和位置编码的适配阶段，沿用Flow Matching的训练方式，仅需1000步左右的微调，就能基本还原模型的图片生成能力，大幅节省图片预训练阶段的训练成本。

VAE适配过程‌

在视频生成的预训练阶段，为加速收敛实现高效训练，研究团队设计了一套从“低清短片”到“高清长片”的多阶段渐进式训练流程，逐步引导模型学习时间维度与空间维度上的动态表征，从而提升视频的连续性、动态表现力和画面细节。

此外，实验证明，在推理阶段引入非线性采样步长机制（Flow Shift）能够显著提升视频的整体生成质量。通过多组对比实验，团队最终确定了最优的采样策略，进一步优化了生成效果。

轻量级RLHF强化训练

RLHF显著提升画面质感‌

在后训练阶段，除了使用高质量数据集进行微调外，通过 RLHF 或 DPO 等对齐人类偏好的监督训练，也能显著提升视频生成质量。然而，这类方法通常依赖大量人工标注，用于训练奖励模型或直接监督扩散模型。同时，相较于图像，视频的序列长度显著增加了 RLHF 和 DPO 的训练资源需求。

为此，ContentV 研究团队提出了一种轻量级的 RLHF 训练方案，旨在不依赖人工标注的前提下，低成本提升视频质量：

• 利用开源的图像奖励模型对生成视频的单帧进行监督。相较于视频场景，目前图像奖励模型的训练数据更易获取，且在实际效果中表现更佳。实验证明，由于 MM DiT 采用全局注意力机制，仅优化单帧即可带动整体视频质量的提升；

• 将监督范围限制在生成视频的前 1 秒，相较于对完整视频进行监督，可大幅减少训练资源的消耗，同时获得相近的质量提升效果。

采用上述策略后，在无需人工标注的情况下，仅使用少量训练资源，便可显著提升画面质量。RLHF 微调后，模型在视觉质量（VQ）指标上的表现大幅提升，评估胜率高达 89.38%。

效果对比

在 VBench 这一主流视频生成评测基准上，ContentV（8B）取得了 85.14 的综合得分，表现优于多个现有的商业闭源模型，包括 Sora、Kling 1.6 和 Gen-3 等。

VBench榜单 (按照Overall分数降序排列)‌

为更贴近真实用户偏好，研究团队围绕感知质量、指令跟随、物理一致性和视觉效果四个维度开展了人类偏好评估。结果显示，ContentV 在整体表现上与 CogVideoX-5B、HunyuanVideo-13B 和 Wan2.1-14B 等主流开源模型相比具有一定优势。

人类偏好评估指标‌