https://www.vidu.studio,
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、高动态性视频大模型。基于原创U-ViT架构，支持一键生成长达16秒、1080P分辨率的高清视频。Vidu能模拟真实物理世界，具有丰富想象力，可创作逼真或超现实内容，广泛应用于影视、广告、游戏等行业。
Vidu的主要功能
- 长时高清视频生成：Vidu能够根据文本描述一键生成长达16秒的高清视频，分辨率高达1080P。
- 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。
- 时空一致性：在视频生成过程中保持高度一致性，确保场景转换平滑，元素之间协调统一。
- 物理世界模拟：能模拟真实世界的物理特性，如光影效果、物体运动等，视频内容更加逼真。
- 丰富想象力：除了模拟现实场景，Vidu还能创造出真实世界不存在的虚构画面，拓展创意边界。
- 多模态融合架构U-ViT：采用Diffusion与Transformer融合的架构，提高视频生成的效率和质量。
- 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。
- 图生视频：提供基于图片的视频生成功能，用户可以选择“参考起始帧”或“参考人物角色”模式。
- 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的技术架构
- 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
- 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。
- 注册和登录：访问Vidu的官方网站（vidu.studio），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。
- 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，并开始生成视频。
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。
温馨提示：
