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万物皆可参考是种什么体验?Vidu Q2参考生Pro:特效、演技全都要

2026-02-05 13:30:58
泉源:

猫眼影戏

作者:

格林卡

手机审查

  猫眼影戏记者 林朝阳 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

编辑|+0

最近 ,一段「威尔·史女士吃意面」的今昔比照视频在社交媒体刷屏 ,引发了无数感伤。

两年前 ,初出茅庐的 AI 视频照旧「笼统鬼畜」的代名词 ,五官乱飞、逻辑崩坏;仅仅两年已往 ,当统一主题再次被演绎 ,从吞咽时肌肉的牵动 ,到光影在面部的细腻流转 ,AI 已进化至「惟妙惟肖」的真·智能水准。

这两年 ,浓缩了 AI 视频天生行业排山倒海的手艺跃迁。然而 ,行业并未止步于画质的内卷。在各家厂商竞逐「可控性」高地确当下 ,AI 视频正站在一个要害转折点:从解决「有没有」 ,到追求「精不精」

回首 Vidu 的进化之路:2025 年 9 月 ,Vidu Q2 全球首发 ,以惊艳的图生视频、参考生视频能力技惊四座;12 月 ,Q2「生图全家桶」上线 ,首日突破 50 万次的使用量 ,印证了市场对高质量天生的盼愿。

昨天 ,Vidu Q2 参考生 Pro 正式宣布。

上岸Vidu.cn或 Vidu API:platform.vidu.cn ,体验最新产品功效。

短短数月 ,它完成了从「天生」到「编辑」的闭环 ,更推出了全球首个「万物可参考」的视频模子 ,将参考模态从静态图像一举扩展至动态视频与多维元素。其全新 Slogan「视频参考 ,创想无限」 ,不再是一句营销口号 ,而是对 AI 视频生产流的一次底层重构。

此次更新带来了两大功效亮点 ,重新界说了 AI 的「模拟」与「创立」:

视频参考:特效与演技的「万能名堂刷」

Vidu Q2 参考生 Pro 不但极大富厚了参考类型(涵盖人物、场景、特效、心情、行动、材质纹理等) ,更在模态上实现了质的奔腾。

作为全球首个「万物可参考」的视频模子 ,它突破了图片的约束 ,能同时处置惩罚多段视频素材。只需输入参考视频 ,无论是百万级的影戏特效、细腻的微心情 ,照旧重大的流体纹理 ,都能实现一键迁徙。它能精准拿捏细微情绪 ,让演技自然可信 ,让特效落地生根。

视频编辑:不再「牵一发而动全身」

基于强盛的视频参考能力 ,Vidu 让视频编辑离别了不可展望的抽卡。

Vidu Q2 参考生 Pro 支持对视频内元素的精准增、删、改、减:从改变人物站位、调解画幅比例 ,到替换配景、美颜美发 ,甚至举行复合编辑 ,均可通过参考指令一键告竣。得益于支持 2 个视频 + 4 张图片的多模态高并发输入能力 ,即便历经多次复合编辑 ,视频的焦点元素与画面一致性依然稳如磐石。

话未几说 ,我们直接上手体验。

从「抽卡」到「精修」 ,

这回是真的吗?

Slogan 里的「视频参考」究竟成色几何?为了验证它是否真能让人一键化身「AI 影帝」并拥有为所欲为的控制力 ,我们设计了三个测试场景 ,实测它在多视频参考与细节增删上的真实体现。

场景一:一键复刻 ,演技与特效的「神形合一」

行动捕获和百万特效并不是新鲜事 ,还记得《阿凡达》拍摄时 ,卡梅隆是用怎样重大的装备与调理才完善泛起了纳尤物的天下吗?此前 AI 往往只能捕获或许的肢体行动 ,一旦涉及到人物外观的强烈变形或特效加载 ,一直是灾难现。ú慰剂侥昵暗耐な放浚。

先看官方演示:让指定人物完善复刻《X 战警》稚瘰形女的变身历程。

输入:

输出:

这效果 ,只能说「百万特效一键白嫖」真不是吹的。这不但是视觉层面的「高保真」 ,更是对古板特效制作逻辑的降维攻击。

以往需要专业团队耗时数周、燃烧经费才华实现的流体变形与高精特效 ,现在被 Vidu Q2 参考生 Pro 压缩至边际本钱几近归零。这种生产力的跃迁 ,意味着影视创作将离别「唯预算论」的旧时代。当工业级特效不再是腾贵的奢侈品 ,创作者的想象力 ,将成为权衡作品价值的唯一天花板。

那 AI 的演技怎样呢?我们玩个大的 ,让 Vidu 挑战张曼玉在《甜蜜蜜》中的经典哭戏。

我们上传了原片作为参考 ,要求天生的虚拟角色复刻这一瞬间:

输出:

有一说一 ,AI 复刻得相当逼真 ,眉眼间的情绪流转很是到位。

这种高精度的神志捕获与天生能力 ,若应用到详细工业 ,将极大拓展制作流程的想象空间。关于短剧市场而言 ,这意味着创意的可视化门槛被进一步降低。创作者可以使用手艺手段 ,将笼统的剧本快速转化为情绪饱满的视觉素材 ,让好的故事不再受限于初期制作条件的简陋。

在影视制作前期 ,它能升级为更直观的 Previz(预演)工具 ,让导演在开机前就能看到带有情绪色彩的动态分镜 ,辅助艺术决议;而在动漫领域 ,这种手艺或许能成为古板转描工艺的智能化升级 ,将真人演出的细腻韵律转化为特定画风的动画 ,助力跨次元创作更高效地落地。

接下来是「多视频参考」的整活时间 ,我们同时上传沈腾先生和怪盗基德的经典片断。

让 Vidu 给人物换上沈腾先生的衣服并模拟他的行动 ,再配上怪盗基德的眼镜和帽子 ,看看笑剧之王和二次元男神会碰撞出什么火花:

输出:

效果肉眼可见的丝滑 ,手部行动完善复刻 ,镜片高光随着人物的头部晃动爆发切合物理纪律的动态反射 ,帽子边沿的遮挡关系也处置惩罚得严丝合缝 ,整体的衣饰光影以及人物的神韵都维持了极高的统一度。

通过以上测试我们发明 ,这一次 AI 不但「接住了戏」 ,更自带了百万级的特效光环。它不再只是机械地复制骨骼点位 ,而是展现了一种惊人的「演出-特效」同步率:在完善驾驭魔形女变身这种极高难度的流体与纹理形变的同时 ,它还能读懂参考视频中眉头微蹙、眼神流转等情绪代码。

关于创作者而言 ,这意味着你能同时驱动虚拟角色的皮囊与灵魂 ,跳过繁琐后期 ,真正实现「一人就是一支特效剧组」。

场景二:一键换纹理 ,万物皆可「换皮」

前面展示了 AI 对动态演出的驾驭 ,接下来看看视频天生的另一个焦点命题:质感。

纹理实质上决议了视频画面的「味道」。在 Vidu Q2 参考生 Pro 中 ,参考生视频中的材质纹理迁徙 ,意味着 AI 已经不再停留于简朴的像素模拟 ,而是最先真正厦院一门「质感语言」。

它不是将一张贴图生硬地包裹在物体外貌 ,而是明确了光线怎样在差别材质上折射、粗糙度怎样影响视觉反响。这种能力的涌现 ,让 AI 视频从「看起来像」进化到了「感受是真的」。

先看官方如那里置重大的纹理:将一个通俗的杯子瞬间「烧制」成青花瓷。

可以看到 ,青花瓷特有的釉面反光与杯身曲面严丝合缝 ,毫无悬浮的「贴图感」 ,似乎 AI 在数字天下里重新举行了一次物理建模。

切换整体气概也不在话下 ,好比瞬间变为粘土风:

那若是是我随手在宜家拍的一只毛绒小狗呢 ,Vidu 能否突破次元壁 ,随意改变它的天下?

我们先把这张静态照片交给 Vidu ,让它天生一段基础视频:

可以看到 ,Vidu 不但让小狗动了起来 ,更要害的是 ,它精准构建了画面的 3D 空间关系 ,不但完善还原了周围情形 ,还坚持了毛绒质感的稳固性。这为我们接下来的「魔改」打好了基础。

接着 ,我们实验把小狗眼前最大的碗换成蓝色的:

效果可以说是很是惊艳。AI 真正明确了物体的 3D 结构和光影关系 ,让这种「换皮」不再是简朴的滤镜叠加 ,而是物理层面的重构。

场景三:一键精准修改 ,完善主义的救星

视频天生的构图和光影都很完善 ,偏偏主角没戴墨镜 ,或者配景里乱入了一个垃圾桶。

以前的解决步伐?只能把 Prompt 改了又改 ,重跑 10 次模子 ,祈祷 AI 下一次能「蒙」对。Vidu Q2 参考生 Pro 这次更新的视频编辑功效直击痛点。

照旧用前面宜家小狗的视频 ,我们试着要求删掉绿色的餐具 ,然后在蓝色碗里放一个苹果 ,看看效果怎么样:

可以看到 ,绿色的餐具被完善消除 ,蓝色碗中增添了一个看起来很是新鲜的苹果。

而在官方演示中 ,这种能力体现得更为惊人:

手指和手掌的结构一直是 AI 视频天生的「阿喀琉斯之踵」。在这个案例中 ,Vidu 不但完善抹去了手机 ,更「脑补」出了被手机遮挡的手指细节和掌纹。这种感受 ,就像是把 Photoshop 里的「橡皮擦」和「内容识别填充」搬进了视频里。

虽然 ,客观地说 ,在实测中我们也发明 ,面临极端重大的画面或杂乱配景时 ,AI 无意也会泛起变形或修补痕迹 ,但相比以前「这也变了、那也歪了」的瓦解体验 ,现在的可用性已经实现了从 0 到 1 的质变。

关于必需抠细节的创作者来说 ,这不但是手艺的前进 ,更是直接省掉了无数次「重新抽卡」的垃圾时间。

结语

小时间 ,我们都听过神笔马良的故事 ,那是人类最早关于「笔尖即现实」的浪漫理想。现在 ,随着 AI 的进化 ,这个跨越千年的寓言正在我们指尖完成某种数字化的降临。

若是说已往两年的 AI 视频天生是一场凭运气拆盲盒的「概率游戏」 ,那么今天 ,这种充满随机性的浪漫正在退场。就像威尔·史女士那碗意面终于变得优雅得体 ,手艺正在从「野蛮生长」走向「颗粒度掌控」。

Vidu Q2 参考生 Pro 给出了一个很明确的信号:AI 视频的下半场 ,拼的不是运气 ,而是控制力。

当我们能够精准地拿捏情绪、增删元素 ,这支笔才真正算握在了创作者自己手中。这不但仅是手艺的前进 ,更是创作自由的回归:让机械效劳于直觉 ,让每一个像素都听从大脑。

最后 ,马年快到了 ,给各人送上一个小「彩蛋」:让 Vidu Q2 参考生 Pro 请出《塞尔达传说》里的人马先生和林克 ,给各人拜个早年~

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文中视频链接:https://mp.weixin.qq.com/s/JwHBqS5JQ6H-FNV1vHbpZQ

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责编:刘孜

审核:程效先

责编:本田希望

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