現實世界的視訊敘事往往由多個鏡頭組成——這些鏡頭表面上不連續，但在語義上彼此關聯，共同構成完整且連貫的故事。然而，現有的多鏡頭視訊生成（Multi-Shot Video Generation, MSV）方法難以有效捕捉長距離的跨鏡頭語意關聯，主要因其依賴有限的時間窗口或單關鍵影格條件，導致在複雜敘事場景中表現受限。

為此，Meta 提出 OneStory，一種可同時建模全局語義與緊湊上下文的多鏡頭生成方法，實現一致且可擴展的長篇敘事生成。OneStory 將 MSV 問題重新定義為「下一鏡頭生成」任務，基於預訓練的影像轉影片（Image-to-Video, I2V）模型進行強視覺條件化，並透過自回歸方式生成鏡頭序列。