Vidu Q1

Vidu Q1 – 生数科技推出的高可控视频大模型

Vidu Q1 是由清华大学人工智能研究院副院长、生数科技创始人兼首席科学家朱军教授的团队开发的一款高可控性视频大模型。该产品在多主体细节控制、音效同步以及画质增强等方面表现卓越。Vidu Q1 允许用户精确地调整场景中多个主体的位置、大小和轨迹，并能够在时间轴上标注音效的类型和时长，实现了±0.1秒的高同步精度。它还具备针对模糊区域进行局部超分重建的能力，即使在将4K视频放大8倍的情况下也不会出现马赛克现象。

Vidu Q1是什么

Vidu Q1 是清华大学人工智能研究院副院长、生数科技创始人兼首席科学家朱军教授团队推出的高可控视频大模型。在多主体细节控制、音效同步以及画质提升等方面，Vidu Q1 取得了显著的进展。用户可以精准调整视频中各个主体的位置、大小和轨迹，并在时间轴上标注音效类型与时长，确保同步精度达到±0.1秒。此外，Vidu Q1 还能够针对模糊区域进行局部超分辨率重建，即使在将4K视频放大8倍时也能保持清晰，避免马赛克现象的出现。

Vidu Q1的主要功能

精准调整主体属性：用户可以通过上传参考图和文字指令，选定视频中的任意角色或对象，精准调整其位置（坐标轴定位）、大小（百分比缩放）、轨迹（自定义路径曲线）以及动作细节（如“抬手15度”“眨眼频率2秒/次”）。实测结果显示，同一指令生成10次视频时，角色的偏移误差小于5像素，而传统模型的误差通常超过200像素。
多主体一致性：在处理多主体场景时，Vidu Q1 能够保持各主体之间的一致性，确保视频中的多个角色或物体的动作和位置协调统一，这对于制作复杂的多主体视频内容（如动画、影视短剧等）至关重要。
音效时间轴控制：用户可以在时间轴上精确标注音效的类型和时长，例如设置0:00-0:03秒为风声（强度70%），0:04-0:05秒为玻璃破碎声（左声道优先）。Vidu Q1 的音效同步精度达到±0.1秒，相较于传统AI音效随机匹配，显著提升了视频的沉浸感和感染力。
局部超分重建：针对模糊区域，Vidu Q1 能够进行局部超分辨率重建，即便是4K视频放大8倍也不会出现马赛克。用户还可以手动调节光影强度、材质纹理以及景深虚化等，进一步提升视频的视觉质量。

Vidu Q1的技术原理

技术架构：Vidu Q1 基于扩散模型（Diffusion Model）和 U-ViT 架构开发，结合了Transformer的可扩展性与长序列建模能力，能够处理长达16秒的1080p视频。模型通过视频自编码器减少视频的空间和时间维度，以实现高效的训练和推断。
多模态融合：Vidu Q1 融合了文本、图像和视频等多种模态的信息，通过灵活的多元输入实现了多角度、多主体和多元素的一致性生成。这使得 Vidu Q1 能够生成具有高度一致性和动态性的视频内容。
自动生成与标注：为了解决大规模视频训练数据的标注问题，Vidu Q1 采用高性能的视频标题生成器来自动标注训练视频。在推断过程中，应用了重新标题技术，将用户输入重新表述为更适合模型的形式。
可控视频生成的拓展：Vidu Q1 还进行了其他可控视频生成的实验，包括边缘检测到视频生成、视频预测和主体驱动生成等，实验显示了 Vidu Q1 在不同应用场景中的潜力。

Vidu Q1的应用场景

影视制作：Vidu Q1 能够快速生成高质量的视频内容，大幅缩短制作周期并降低成本。其多镜头生成能力和对时空一致性的控制，为特效制作、场景剪辑等提供了便利。
广告宣传：Vidu Q1 可以快速生成多种风格和主题的视频广告，以满足不同客户的需求。依据用户的兴趣和行为数据，实现精准投放和个性化推荐，从而提升广告的转化率和效果。
动画制作：Vidu Q1 的多主体一致性控制能力在动画制作中显得尤为重要，能够确保角色在不同视角下的细节一致性，从而减轻动画师的工作负担。