ECCV 2026 Oral｜从「一句提示词」到「多镜头成片」：MAVIN让AI开始按剧本讲故事

刘恺骐，北京大学博士生，主要研究方向为可控视频生成、音视频联合生成、世界模型、理解生成统一模型及多模态大模型等，相关成果发表于 ECCV、ICCV、CVPR 等国际会议。

过去几年，视频生成模型在清晰度、运动表现和画面质感上不断进步。输入一句文字，模型已经能够生成颇具电影感的视频。

但当任务从「生成一个漂亮片段」，变成「完整拍完一场戏」，问题就不一样了。

前一个镜头里，女主说完一句话；画面随即切到男主，他停顿片刻后作出回应；接着镜头切回女主，而男主在画外继续说话。要完成这段内容，模型不仅需要知道画面中有什么，还要准确执行一系列叙事约束：何时切镜？谁在什么时候开口？对白能否与口型和动作对应？切镜之后，人物的脸和声音还能否保持一致？

即使这些要求已经写进脚本，现有模型仍可能出现切镜错位、对白提前或延后，以及多人场景中的串脸、串音。问题不只在于故事有没有说清楚，更在于模型内部是否具备沿着复杂时间线组织音视频内容的能力。

为此，北京大学、可灵团队、中国科学院自动化研究所和中山大学联合提出 MAVIN，一种支持定制化叙事控制的多镜头音视频联合生成模型。

目前，该论文已被 ECCV 2026 以 Oral 形式接收。刘恺骐为第一作者，翁书晨、施柏鑫为通讯作者。

• 论文标题： MAVIN: Multi-Shot Audio-Visual Generation with Customized Narrative Control
• 作者单位： 北京大学、可灵团队、中国科学院自动化研究所、中山大学
• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2606.29473
• 项目主页：https://liukqchoco.github.io/MAVIN/

一、会生成电影感画面，

为什么还「拍不完一场戏」？

多镜头音视频叙事至少面临三类挑战。

首先是时间错位。模型可能知道脚本中有哪些人物和事件，却无法判断它们应该出现在哪个时间段：镜头已经切换，上一名角色的声音仍在继续；人物尚未出现，对白却提前响起。

其次是身份混淆。同一名角色跨镜头出现时，不仅要保持面部、发型和服装一致，也要维持稳定的音色；多名人物交替对话时，还要避免串脸、串音和说话人绑定错误。

此外，用户通常只会输入一段故事梗概，很少完整标注镜头边界、对白区间、角色外貌和声音事件。系统既需要补全一份可执行的剧本，也需要真正按照这份剧本完成生成。

因此，MAVIN 要解决的并不是简单的「多生成几个镜头」，而是让模型学会在一条统一的叙事时间线上，调度画面、对白、动作和角色身份。

二、核心思路：

把「叙事时间线」真正写进生成模型

MAVIN 采用全局、镜头和角色三个层级的结构化脚本，统一描述整体情节与背景音乐，各镜头的起止时间、画面内容与人物动作，对白内容及其时间区间，以及角色的视觉外貌与声音身份。

模型建立在双塔音视频联合生成架构之上，视频和音频分别在各自分支中建模，并通过跨模态注意力交换信息。围绕「何时发生」与「由谁发生」，MAVIN 提出了两项核心机制。

1. 边界感知注意力：让镜头与对白在叙事时间线上精准落位

视频生成模型通常让整段文本影响所有音视频位置。这意味着，模型在生成第一个镜头时，也能读取后续镜头的描述，容易造成后一个人物提前出现、上一段对白串入下一镜等「语义串场」。

MAVIN 根据镜头边界划分视频特征，根据对白区间划分音频特征，再通过动态 token 路由，为不同信息限定明确的作用范围：镜头描述只影响对应片段，角色外貌只在其出场镜头中生效，声音条件也只作用于相应的对白区间。

由此，镜头切换、人物动作和说话时间不再只是提示词中的「软要求」，而成为模型内部能够执行的时间约束。

2. 身份感知传播：镜头可以换，演员不能「掉线」

MAVIN 可以同时接收角色参考图像和参考音频，并通过专门的音色编码器，从参考语音中提取「是谁在说」，而不是复制参考语音「说了什么」。

在此基础上，身份感知掩码进一步限制不同人物之间的信息传播。每个镜头只读取实际出场角色的视觉参考，每段对白只读取当前说话人的声音特征；同一角色的文字、画面和音色相互绑定，不同角色之间则保持隔离。

这相当于为每名角色设置独立的视觉与声音锚点，从而减少多次切镜后的身份漂移，以及多人对话中的串脸、串音。

3. 多智能体脚本流水线：先把故事补成一份「可拍」的剧本

面对自由形式的用户输入，MAVIN 还设计了一套轻量级多智能体流水线。

结构解析智能体负责识别场景、角色和对白，并划分镜头与对白区间；身份对齐智能体匹配人物与参考图像、参考声音；叙事细化智能体则补充动作、镜头语言和环境声音，最终形成全局、镜头和角色三个层级的脚本。

它负责「把拍摄计划写清楚」，边界感知注意力和身份感知传播则负责「按计划真正拍出来」。

三、MAVINSet：

让模型从数据中学会「一场戏该怎么拍」

要让模型学会执行镜头、对白与角色约束，训练数据也必须包含完整的叙事结构。然而，现有音视频数据通常只提供整段内容描述，缺少镜头边界、对白时间以及跨镜头的角色信息。

为此，团队构建了多镜头音视频数据集 MAVINSet，收录数十万条时长 3 至 15 秒、包含 1 至 6 个镜头的样本。不同于普通视频字幕，MAVINSet 为每段内容提供全局、镜头和角色三级标注，覆盖故事进展、镜头内容、人物动作、对白文本与时间，以及角色的外貌和声音特征。

对于跨越切镜点的对白，数据还会记录其在不同镜头间的延续关系。这样，模型看到的不再只是一段音视频，而是一份包含画面、声音、人物与时间信息的完整「分镜表」。

四、实验结果：

不仅时间更准，角色也不再「串线」

研究团队将 MAVIN 与两类代表性方法进行了比较：一类先生成多镜头视频，再通过视频到音频模型补充声音；另一类则是端到端音视频联合生成模型。

视觉对比

在同一段三镜头雪地对话中，现有方法容易出现角色外貌漂移、镜头顺序错乱或对白与人物对应不准等问题。相比之下，MAVIN 能够更完整地执行镜头切换，并在不同镜头间保持人物身份与场景风格，同时让对白与角色之间的对应更加准确。

定量指标

在涵盖音视频质量、语义一致性、音画同步与多镜头控制的 13 项指标上，MAVIN 取得最佳结果。其中，镜头切换准确率 STA 达到 0.9897，对白时间对齐指标 TAMS 达到 0.8104，表明模型不仅能够生成连贯的音视频内容，也能更准确地执行脚本中的时间和身份约束。

五、从模型能力到创作接口：

MAVIN 拓展多镜头叙事的应用边界

当镜头边界、对白区间和角色身份被统一建模后，MAVIN 不再只是按照脚本一次性生成成片。创作者可以直接修改时间安排、角色设定和局部叙事条件，由此衍生出多种面向实际创作的应用。下面介绍其中两个具有代表性的应用场景：

叙事节奏控制（Speed Control）

通过调整镜头边界和对白区间，用户可以改变整段内容的叙事节奏。压缩镜头时长和对白区间，可以让画面推进与人物表达更加紧凑；延长相应区间，则能形成更舒缓的节奏。模型会按照新的时间安排重新组织动作、口型和声音，而不是简单地对已有视频进行机械变速。

角色身份定制（Identity Customization）

MAVIN 将角色的视觉外貌与声音身份作为可独立编辑的条件。用户可以分别替换参考图像或参考音频，实现同一人物使用不同音色说话，或让不同人物共享同一种音色。在保持故事、分镜和对白内容不变的情况下，创作者可以自由组合角色的外貌与声音，并在多次切镜和交替对白中维持正确的视听身份对应。

六、从「生成画面」到「组织叙事」

MAVIN 关注的不只是如何生成更清晰、更自然的单个镜头，而是让模型开始处理镜头、对白与角色视听身份之间的时空关系。视频生成的控制粒度，也由「画面中生成什么」进一步走向「内容在何时发生、由谁完成，以及如何跨越多个镜头展开」。

这种结构化的叙事控制，为多角色短剧、数字人表演、影视预演和交互式内容创作等场景提供了新的技术路径，也让音视频模型开始从单个片段生成，迈向更完整的叙事组织。

当模型不再只是完成一个画面，而能够沿着时间线组织并拍完一场戏，AI 视频才真正开始走向可控的叙事创作。

更多方法与实验细节，请参阅原论文及项目主页。

文章来自于"机器之心"，作者 "刘恺骐"。