MUG-V 10B: High-efficiency Training Pipeline for Large Video Generation Models

📄 arXiv: 2510.17519v2 📥 PDF

作者: Yongshun Zhang, Zhongyi Fan, Yonghang Zhang, Zhangzikang Li, Weifeng Chen, Zhongwei Feng, Chaoyue Wang, Peng Hou, Anxiang Zeng

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-20 (更新: 2025-10-22)

备注: Technical Report; Project Page: https://github.com/Shopee-MUG/MUG-V

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MUG-V 10B：面向大规模视频生成模型的高效训练框架

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 视频生成 大规模模型 高效训练 Megatron-Core 电商视频 跨模态学习 模型开源

📋 核心要点

  1. 大规模视频生成模型训练面临跨模态对齐、长序列依赖和时空复杂度等挑战，导致资源消耗巨大。
  2. 论文提出一个四支柱优化的训练框架，涵盖数据处理、模型架构、训练策略和基础设施，提升训练效率。
  3. MUG-V 10B模型在电商视频生成任务上超越了开源基线，并开源了模型权重和训练代码。

📝 摘要（中文）

近年来，视觉内容生成模型（如图像、视频和3D对象/场景）取得了显著进展。然而，由于跨模态文本-视频对齐、长序列处理以及复杂的时空依赖关系，大规模视频生成模型的训练仍然具有挑战性且资源密集。为了应对这些挑战，我们提出了一个训练框架，该框架优化了四个关键方面：（i）数据处理，（ii）模型架构，（iii）训练策略，以及（iv）大规模视频生成模型的基础设施。这些优化在数据预处理、视频压缩、参数缩放、基于课程的预训练和以对齐为中心的后训练等各个阶段都带来了显著的效率提升和性能改进。我们最终的模型MUG-V 10B在整体上与最新的视频生成器相匹配，并且在面向电商的视频生成任务中，在人工评估中超过了领先的开源基线。更重要的是，我们开源了完整的技术栈，包括模型权重、基于Megatron-Core的大规模训练代码以及用于视频生成和增强的推理管道。据我们所知，这是第一个公开发布的大规模视频生成训练代码，它利用Megatron-Core来实现高训练效率和近乎线性的多节点扩展。

🔬 方法详解

问题定义：大规模视频生成模型训练面临着数据处理、模型架构、训练策略和基础设施等多方面的挑战。现有的方法在处理长序列视频、跨模态对齐以及高效利用计算资源方面存在不足，导致训练成本高昂，效率低下。

核心思路：论文的核心思路是通过对数据处理、模型架构、训练策略和基础设施进行全面优化，从而提高大规模视频生成模型的训练效率。这种多方面的优化策略旨在解决现有方法在处理长序列、跨模态对齐和资源利用方面的瓶颈。

技术框架：整体框架包含数据预处理、视频压缩、模型架构设计、训练策略和基础设施优化等多个阶段。数据预处理阶段负责清洗和准备训练数据；视频压缩阶段旨在减少视频数据的存储和计算开销；模型架构设计阶段关注如何构建能够有效捕捉时空依赖关系的模型；训练策略阶段则侧重于如何通过课程学习等方法提高训练效率；基础设施优化阶段则关注如何利用分布式计算资源加速训练过程。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个综合性的训练框架，该框架不仅关注模型架构本身，还关注数据处理、训练策略和基础设施等多个方面。通过对这些方面进行协同优化，可以显著提高大规模视频生成模型的训练效率。此外，开源模型和训练代码也加速了该领域的研究进展。

关键设计：论文采用了Megatron-Core来实现高效的分布式训练，并设计了针对视频数据的压缩算法。在训练策略方面，采用了课程学习的方法，逐步增加训练难度，从而提高模型的泛化能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节未在摘要中详细描述，需要参考论文全文。

📊 实验亮点

MUG-V 10B模型在电商视频生成任务上的人工评估中超越了领先的开源基线，表明该模型在实际应用中具有显著的优势。此外，开源的完整技术栈，包括模型权重和训练代码，为研究人员和开发者提供了宝贵的资源，加速了该领域的研究进展。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于电商视频生成、广告创意、游戏内容生成、影视制作等领域。通过高效的视频生成模型，可以降低视频制作成本，提高内容创作效率，并为用户提供更加个性化和多样化的视频体验。未来，该技术有望进一步推动虚拟现实、增强现实等领域的发展。

📄 摘要（原文）

In recent years, large-scale generative models for visual content (\textit{e.g.,} images, videos, and 3D objects/scenes) have made remarkable progress. However, training large-scale video generation models remains particularly challenging and resource-intensive due to cross-modal text-video alignment, the long sequences involved, and the complex spatiotemporal dependencies. To address these challenges, we present a training framework that optimizes four pillars: (i) data processing, (ii) model architecture, (iii) training strategy, and (iv) infrastructure for large-scale video generation models. These optimizations delivered significant efficiency gains and performance improvements across all stages of data preprocessing, video compression, parameter scaling, curriculum-based pretraining, and alignment-focused post-training. Our resulting model, MUG-V 10B, matches recent state-of-the-art video generators overall and, on e-commerce-oriented video generation tasks, surpasses leading open-source baselines in human evaluations. More importantly, we open-source the complete stack, including model weights, Megatron-Core-based large-scale training code, and inference pipelines for video generation and enhancement. To our knowledge, this is the first public release of large-scale video generation training code that exploits Megatron-Core to achieve high training efficiency and near-linear multi-node scaling, details are available in https://github.com/Shopee-MUG/MUG-V.