我们提出Lumiere——一种文本到视频的扩散模型，旨在生成具有真实感、多样性和连贯性的运动视频，这正是视频合成领域的一项关键挑战。为此，我们设计了一种时空U-Net架构，能够通过模型的一次前向传播，一次性生成整个视频的时间序列。这与现有视频生成模型形成鲜明对比：后者通常先生成相隔较远的关键帧，再通过时间超分辨率逐步补全，这种分步策略本质上难以保证全局时间一致性。通过引入空间与（尤为重要的是）时间维度上的下采样与上采样机制，并结合预训练的文本到图像扩散模型，我们的模型能够在多尺度的时空空间中处理输入，从而直接生成全帧率、低分辨率的视频。实验结果表明，Lumiere在文本到视频生成任务中达到了当前最先进水平，并展现出强大的泛化能力，可轻松支持多种内容创作与视频编辑应用，包括图像到视频生成、视频修复（inpainting）以及风格化视频生成等。