StoryMem

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字节跳动和南洋理工大学开源的一个AI长视频框架。它把现在的单镜头视频扩散模型改成能做多镜头故事片的工具，靠一个视觉记忆库，做出40到60秒、8到12个镜头的连续故事，角色样子和场景风格不会乱。

网站提供：Ai工具箱，Ai开源项目，StoryMem，Story。

StoryMem简介

Official code for StoryMem: Multi-shot Long Video Storytelling with Memory – Kevin-thu/StoryMem

StoryMem 是字节跳动和南洋理工大学开源的一个ai多镜头长视频生成工具，主要解决多镜头视频里人物形象和画面风格不连贯的问题。它把现在的单镜头视频扩散模型改成能做多镜头故事片的工具，靠一个视觉记忆库，做出 40 到 60 秒、8 到 12 个镜头的连续故事，角色样子和场景风格不会乱。

技术实现上，StoryMem在Wan2.2模型的基础上，通过微调加入了记忆处理能力。生成时，先创建第一个镜头作为记忆起点，之后每个新镜头都参考之前的记忆内容，并不断更新记忆库，从而保持整体视频的连贯性。

StoryMem功能特点

• 记忆到视频（M2V）：用 LoRA 把以前的关键帧放进现在的噪声里，简单调一下就能让不同镜头看着一致。

• 动态记忆库：最多留 10 张关键帧，先用 CLIP 按意思选，再用 HPSv3 挑好看的，自动去掉差的画面。

• 三种扩展做法：

• MI2V：用第一帧图做条件，更顺；

• MM2V：用前五帧的动作做条件，动起来更自然；

• MR2V：可以上传自己的图当初始记忆，定下主角的脸。

• 输出效果：和现在的方法比，一致性高了 29%，还保持了原来模型的高画质和对提示的贴合度。

StoryMem应用场景

• 营销广告：输入脚本，很快做出多个动态分镜，方便做 A/B 测试。

• 影视预制作：把文字故事板直接变成可视的画面，省前期想点子的钱。

• 短视频 / 创作：没门槛也能做出 1 分钟像电影一样的短片。

• 教育与企业培训：历史重现、科学讲解、产品演示都能一键做出来。

StoryMem怎么用

• 克隆仓库：

  git clone https://github.com/Kevin-thu/StoryMem

• 装依赖：

  pip install -r requirements.txt

  准备脚本：按例子写好多镜头的提示，或者用 ST-Bench 给的 300 套故事模板。

• 开始生成：

  python inference.py –prompt "你的故事脚本" –length 60 –memory_size 10

• 可选功能：

  要无缝就加 –mi2v

  要自己定主角就加 –ref_image path/to/face.jpg –mr2v

资源链接

• GitHub: https://github.com/Kevin-thu/StoryMem

• 论文: https://arxiv.org/abs/2512.19539

• 模型:

• Wan2.2-T2V: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B

• StoryMem LoRA: https://huggingface.co/Kevin-thu/StoryMem

• 项目主页: https://kevin-thu.github.io/StoryMem/

StoryMem官网入口网址

https://github.com/Kevin-thu/StoryMem

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