Vidu

Vidu是什么

Vidu是由生数科技与清华大学联合发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性大模型。基于原创的 Diffusion 与 Transformer 融合的 U-ViT 架构，能一键生成长达 32 秒、分辨率高达 1080P 的高清视频，支持多镜头视角切换、时空连贯性以及丰富的超现实内容创作。Vidu AI 深入理解中国元素，可生成具有中国文化特色的画面。

Vidu的主要功能

• 文本转视频：用户只需输入文字描述，Vidu AI 能将其转化为生动的视频内容。

• 图片转视频：上传静态图片后，Vidu AI 可将其动态化，生成具有动画效果的视频。

• 参考视频生成：用户可上传参考视频或图片，Vidu AI 能根据其风格、主体特征生成一致性的视频。

• 多主体一致性：支持在视频中保持多个主体的一致性，适用于复杂场景的创作。

• 高质量视频输出：可生成长达 16 秒、分辨率高达 1080P 的高清视频。

• 动态场景捕捉与物理模拟：能够生成复杂的动态场景，模拟真实世界的光影效果和物体物理行为。

• 丰富的创意生成：基于文本描述，可创造出充满想象力的超现实场景。

• 智能超清功能：对已生成的视频进行自动修复和清晰度提升。

• 丰富的参数配置：用户可自定义视频的风格、时长、清晰度、运动幅度等。

• 多镜头生成：支持生成包含远景、近景、中景、特写等多种镜头的视频，有丰富的视角和动态效果。

• 中国元素理解：能理解并生成具有中国特色的元素，如熊猫、龙等，丰富文化表达。

• 快速推理速度：实测生成4秒视频片段只需约30秒，提供行业领先的生成速度。

• 风格多样：支持多种视频风格，包括写实和动漫风格，满足不同用户需求。

Vidu的技术原理

• Diffusion技术：Diffusion是一种生成模型技术，通过逐步引入噪声并学习如何逆转这个过程来生成高质量的图像或视频。Vidu利用Diffusion技术生成连贯且逼真的视频内容。

• Transformer架构：Transformer是一种深度学习模型，最初用于自然语言处理任务，因其强大的性能和灵活性，后来被广泛应用于计算机视觉等领域。Vidu结合了Transformer架构来处理视频数据。

• U-ViT架构：U-ViT是Vidu技术架构的核心，是一种将Diffusion与Transformer融合的创新架构。U-ViT由生数科技团队提出，是全球首个此类融合架构，它结合了Diffusion模型的生成能力和Transformer模型的感知能力。

• 多模态扩散模型UniDiffuser：UniDiffuser是生数科技基于U-ViT架构开发的多模态扩散模型，验证了U-ViT架构在处理大规模视觉任务时的可扩展性。

• 长视频表示与处理技术：Vidu在U-ViT架构的基础上，进一步突破了长视频表示与处理的关键技术，Vidu能够生成更长、更连贯的视频内容。

• 贝叶斯机器学习：贝叶斯机器学习是一种统计学习方法，通过贝叶斯定理来更新模型的概率估计。Vidu在开发过程中，团队利用了贝叶斯机器学习的技术来优化模型性能。

如何使用Vidu

• 注册和登录：访问Vidu的官方网站（），注册账号并登录。

• 选择生成模式：在页面上选择“文生视频”或“图生视频”模式。

• 文生视频（Text-to-Video）：用户输入文本描述，Vidu根据文本内容生成视频。适合从零开始创造视频内容。

• 图生视频（Image-to-Video）：用户上传图片，Vidu基于图片内容生成视频。有两种子模式：

• >”参考起始帧”：使用上传的图片作为视频的起始帧，并基于此生成视频。

• “参考人物角色”：识别图片中的人物，并在生成的视频中保持该人物的一致性。

• 输入文本或上传图片：

• 对于文生视频，输入详细的描述性文本，包括场景、动作、风格等。

• 对于图生视频，上传一张图片，并选择相应的生成模式。

• 调整生成参数：根据需要调整视频的时长、分辨率、风格等参数。

• 生成视频：点击生成按钮，Vidu将处理输入的文本或图片，开始生成视频。

Vidu的适用人群

• 视频制作人员：包括电影制作人、广告创意人员、视频编辑等，可以利用Vidu快速生成创意视频内容。

• 游戏开发者：在游戏设计中需要生成逼真的动态背景或剧情动画的游戏开发者。

• 教育机构：教师和教育技术公司可以利用Vidu制作教育视频、模拟教学场景或科学可视化内容。

• 科研人员：科研领域中的研究人员可以使用Vidu模拟实验场景，帮助展示和理解复杂概念。

• 内容创作者：社交媒体影响者、博客作者和独立视频制作者可以利用Vidu生成有吸引力的视频内容。