又一「国产版Sora」全球上线！清华朱军创业团队，视频生成仅需30秒
- 2024-07-30 15:50:00
- admin 原创
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国外的 Luma、Runway，国内的快手可灵、字节即梦、智谱清影…… 你方唱罢我登场。无一例外，它们对标的都是那个传说中的 Sora。
其实，说起 Sora 全球挑战者，生数科技的 Vidu 少不了。
早在三个月前，国内外视频生成领域还一片「沉寂」之时， 生数科技 突然曝出自家最新视频大模型 Vidu 的宣传视频，凭借其生动逼真、不输 Sora 的效果，惊艳了一众网友。
就在今天，Vidu 正式上线。无需申请，只要有个邮箱，就能上手体验。 （ Vidu官网链接： www.vidu.studio）
例如，皮卡丘和哆啦 A 梦玩「贴脸杀」：
接下来，我们就奉上最新的一手评测，看看这款「国产 Sora」的实力究竟如何。
上手实测：镜头语言大胆，画面不会崩坏！
这次，Vidu 亮出了绝活。
不仅延续了今年 4 月份展示的高动态性、高逼真度、高一致性等优势，还新增了动漫风格、文字与特效画面生成、角色一致性等特色能力。
主打一个：别人有的功能，我要有，别人没有的功能，我也要有。
哦莫，它竟然认字识数
现阶段，Vidu 有两大核心功能：文生视频和图生视频。
让历史重新鲜活起来，是当下最流行的玩法。这是法国画家伊丽莎白・路易丝・维瑞的名作《画家与女儿像》。
我们输入提示词： 画家与女儿像，母女紧紧抱在一起。
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生成的高清版本让人眼前一亮，人物动作幅度很大，连眼神都有变化，但效果挺自然。
再试试达芬奇的《抱银鼬的女子》。
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长达 8 秒的视频里，女子和宠物动作幅度较大，特别是女子的手部抚摸动作，还有身体、面部变化，但都没有影响画面的自然、流畅。
大幅度、精准的动作有助于更好地表现视频情节和人物情绪。不过，动作幅度一旦变大，画面容易崩坏。因此，一些模型为保证流畅性，会牺牲动幅，而 Vidu 比较好地解决了这一问题。
模拟真实物理世界的运动，还真不错。比如，复刻类似库布里克《2001 太空漫游》的情景！
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除了图生视频，还有文生视频。
Vidu 语义理解能力不错，还可以理解提示中一次包含多个镜头的片段要求。
比如，画面中既有海边小屋的特写，还有运镜转向海面远眺的远景，通过镜头切换，赋予画面一种鲜明的叙事感。
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对于第一人称、延时摄影等镜头语言，Vidu 也能准确理解和表达，用户只需细化提示词，即可大幅提升视频的可控性。
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Vidu 是一款能够准确理解和生成一些词汇的视频生成器，比如数字。
蛋糕上换成「Happy Birthday」的字样，它也能hold住。
动漫风格嘎嘎好用
目前市面上的 AI 视频工具大多局限于写实风格或源于现实的想象，而 Vidu 除了写实风格外，还支持动漫风格。
我们选择动画模型，直接输入提示词即可输出动漫风格视频。
例如，提示词：动漫风格，小女孩站在厨房里切菜。
说实话，这画风有宫崎骏老爷子的味道。Vidu 读懂了提示词，小女孩切菜动作一气呵成，就是手指和刀具在不经意间仍有变形。
提示词：动漫风格，一个戴着耳机的小女孩在跳舞。
Vidu 的想象力还挺丰富，自个儿把背景设置为带有喷泉的公园，这也让视频画面不那么单调。
当然，我们还可以上传一张动漫参考图片，再输入提示词，如此一来，图片中的动漫人物就能动起来啦。
例如，我们上传一张蜡笔小新的静态图，然后输入提示词：蜡笔小新大笑着举起手里的小花。图片用途选择「用作起始帧」。
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再上传一张呆萌皮卡丘的图像，输入提示词为「皮卡丘开心地蹦起来」。图片用途选择「用作起始帧」。
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上传 《海贼王》 路飞的图像，再喂给它提示词：男孩突然哭起来。
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梗图、表情包燥起来
在「图生视频」板块中，除了支持首帧图上传，Vidu 这次还上新一项功能 —— 角色一致性（Charactor To Video）。
所谓角色一致性，就是上传一个角色图像，然后可以指定该角色在任意场景中做出任意动作。
如果说，首帧图上传适合创作场景一致性的视频，那么，有了角色一致性功能，从科幻角色到现代剧，演员七十二变，信手拈来。
此外，有了角色一致性功能，普通用户创作「梗图」、「表情包」可以燥起来了！
比如让北美「意难忘」贾斯汀・比伯和赛琳娜再续前缘：
《武林外传》中佟湘玉和白展堂嗑着瓜子，聊着同福客栈的八卦：
还有《甄嬛传》皇后娘娘委屈大哭：
只要脑洞够大，什么地铁老人吃手机、鳌拜和韦小宝打啵、容嬷嬷喂紫薇吃鸡腿，Vidu 都能整出来。
就一个字，快！
视频生成过程中，用户最烦啥？当然是龟速爬行的进度条。
试想，为了一段几秒的视频，愣是趴在电脑前等个十分钟，再慢性子的人也很难不破防。
目前，市面上主流 AI 视频工具生成一段 4 秒左右的视频片段，通常需要 1 到 5 分钟，甚至更长。
例如，Runway 最新推出的 Gen-3 工具需要 1 分钟来完成 5s 视频生成，可灵需要 2-3 分钟，而 Vidu 将这一等待时间缩短至 30 秒，速度比业内最快水平的 Gen-3 还要再快一倍。
基 于完全自研的 U-ViT 架构，商用精心布局
「Vidu」底层基 于完全自研的 U-ViT 架构，该架构由团队在 2022 年 9 月提出，早于 Sora 采用的 DiT 架构，是全球首个 Diffusion 和 Transformer 融合的架构。
在 DiT 论文发布两个月前，清华大学的朱军团队提交了一篇论文 ——《All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Models》。这篇论文提出了用 Transformer 替代基于 CNN 的 U-Net 的网络架构 U-ViT。这是「Vidu」最重要的技术基础。
由于不涉及中间的插帧和拼接等多步骤的处理，文本到视频的转换是直接且连续的， 「Vidu」 的作品感官上更加一镜到底，视频从头到尾连续生成，没有插帧痕迹。除了底层架构上的创新，「Vidu」也复用了生数科技过往积累下的工程化经验和能力。
生数科技曾称，从图任务的统一到融合视频能力，「Vidu」可被视为一款通用视觉模型，能够支持生成更加多样化、更长时长的视频内容。他们也透露，「Vidu」还在加速迭代提升。面向未来，「Vidu」灵活的模型架构也将能够兼容更广泛的多模态能力。
生数科技成立于 2023 年 3 月，核心成员来自清华大学人工智能研究院，致力于自主研发世界领先的可控多模态通用大模型。 自 2023 年成立以来，团队已获得蚂蚁集团、 启明创投 、BV 百度风投、字节系锦秋基金等多家知名产业机构的认可，完成数亿元融资。 据悉，生数科技是目前国内在多模态大模型赛道估值最高的创业团队。
公司首席科学家由清华人工智能研究院副院长朱军担任； CEO 唐家渝本硕就读于清华大学计算机系，是 THUNLP 组成员；CTO 鲍凡是清华大学计算机系博士生、朱军教授的课题组成员，长期关注扩散模型领域研究，U-ViT 和 UniDiffuser 两项工作均是由他主导完成的。
今年 1 月，生数科技旗下视觉创意设计平台 PixWeaver 上线了短视频生成功能，支持 4 秒高美学性的短视频内容。2 月份 Sora 推出后，生数科技内部成立攻坚小组，加快了原本视频方向的研发进度，不到一个月的时间，内部就实现了 8 秒的视频生成，紧接着 4 月份就突破了 16 秒生成，生成质量与时长全方面取得突破。
如果说 4 月份的模型发布展示了 Vidu 在视频生成能力上的领先，这次正式发布的产品则展示了 Vidu 在商业化方面的精心布局。 生数科技目前采取模型层和应用层两条路走路的模式。
一方面，构建覆盖文本、图像、视频、3D 模型等多模态能力的底层通用大模型，面向 B 端提供模型服务能力。
另一方面，面向图像生成、视频生成等场景打造垂类应用，按照订阅等形式收费，应用方向主要是游戏制作、影视后期等内容创作场景。
参考链接：
Vidu官网链接：www.vidu.studio
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