研究团队发布了MuSS，一个专为多镜头视频及主体视频生成设计的大规模双轨数据集。该数据集源自3000多部电影，明确支持复杂的蒙太奇转场和以主体为核心的叙事。其构建采用了一种渐进式标注流程，先确保局部镜头级准确性，再强化全局叙事连贯性，以消除时空文本-视频对齐冲突。数据集还引入了跨镜头匹配机制，从根本上解决了S2V生成中常见的“复制-粘贴”难题。同时提出的电影叙事基准包含视觉-逻辑驱动的评估范式和一个新颖的抗复制-粘贴方差指标，用于严格评估连续叙事能力和3D结构一致性。实验表明，当前基线模型难以处理连续叙事逻辑或退化为简单的2D贴图生成器，而基于MuSS增强的模型在叙事效果和跨镜头身份保持上达到了最先进水平。