STARFlow-V是一种基于归一化流的视频生成模型，具备端到端学习、稳健的因果预测和原生似然估计等优点。该模型在时空潜在空间中操作，采用全球-局部架构，减少因果依赖，提升视频生成的一致性。通过流评分匹配和视频感知的雅可比迭代方案，STARFlow-V提高了采样效率。实验结果显示，其在视觉保真度和时间一致性方面优于基于扩散的模型，展示了归一化流在高质量视频生成中的潜力。