小白也會用，Vidu 把好萊塢的運鏡、氛圍、構圖全裝進了一個“@”里

作者 ｜ 蒸蒸
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2026 年一開年，AI 視頻創(chuàng)作者們就經(jīng)歷了一次小型動蕩。

1 月 10 日起，OpenAI 先是收緊了 Sora 2 的使用門檻，免費用戶不再能生成視頻，近幾日，社交平臺上又出現(xiàn)大量用戶反饋，API 服務也發(fā)生不穩(wěn)定和崩潰的現(xiàn)象，讓依賴單一平臺的創(chuàng)作者們猝不及防。對于國內(nèi)用戶而言，尋找一個更可控、響應更穩(wěn)定的“Plan B”，已不再是備選項，而是必選項。

在這一背景下，國內(nèi)的視頻生成模型承接下了這一波確定性的流量。

1 月 29 日，生數(shù)科技發(fā)布了 Vidu 主體社區(qū)，把復雜的視聽語言“打包”成可一鍵調(diào)用的資產(chǎn)。運鏡、構圖、敘事、風格、場景、表演、招式、氛圍——八大類 200 多個預設主體，用戶只需敲一個@符號，選擇想要的效果，剩下的就能交給 AI。打開 Vidu.cn 或 Vidu API：platform.vidu.cn 即可體驗。

這一功能的推出，實際上是在進一步解決用戶創(chuàng)作門檻的難題。

過去兩年，模型能力的進化有目共睹，分辨率提升、時長增加、畫面穩(wěn)定性增強，抽卡的難度也在不斷降低，但那些不太懂鏡頭建立、景別切換、相機運動的大多數(shù)們，仍然做不好一個 AI 短片。

生數(shù)科技 Vidu 的回應，是換一種解法：與其讓用戶苦練專業(yè)鏡頭知識，不如直接把“電影感”打包給你。

這套邏輯能不能跑通？一個@符號真的能讓普通人拍出大片感嗎？我們做了一輪實測。

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@一下，召喚你的好萊塢團隊

主體社區(qū)的邏輯，是把一個好萊塢劇組的能力拆解成可組合的模塊。氛圍、運鏡、招式特效、構圖、場景、表演與表情、風格、景別與視角——只需要一個@，就能調(diào)用疊加成一套完整的視聽語言。我們用三個場景來看看這套“拼裝邏輯”實際跑起來是什么效果。

場景 1：好萊塢動作大片

從使用限制來看，目前 Vidu 支持主體社區(qū)的多元素自由組合，最多 2 個視頻主體和 4 個主體圖，最長能生成 8 秒視頻。

我們先從動作戲開始：選擇影片中的兩位主角，@雙人對打，和@緊張壓抑氛圍。

簡單 prompt 組合一下，就得到了這樣一段輸出視頻。

從效果來看，模型補全了背景場所，在一片廢墟上，兩個人激烈的打斗起來，畫面和動作都頗為流暢，通過運鏡的切換和表情的細節(jié)，把緊張的氛圍體現(xiàn)了出來。

場景 2：瘋狂動物城×恐怖片——當?shù)鲜磕釀赢嬜兂审@悚片

第二個測試，我們想玩點刺激的：把可愛風動畫和恐怖片嫁接在一起。創(chuàng)建瘋狂動物城中的角色，場景設定在暗黑森林里。

這次的@組合則完全不同：表演疊上@狂喜扭曲臉，運鏡@鏡頭推進制造壓迫感，景別@特寫，放大角色的詭異表情。

當@狂喜扭曲臉生效的瞬間，原本圓眼睛、軟耳朵的萌系動畫角色，在保持原圖風格的前提下，精準地完成了表情表演，確實把“可愛殼子里爬出恐怖內(nèi)核”的違和感拿捏住了。

場景 3：AI 古風漫劇——虐戀

第三個場景對標了當下最火的賽道——AI 漫劇，我們設計了一個經(jīng)典的虐心名場面，亭邊男女主角告別。

這個場景對情緒的要求很高，我們簡單地給出了一串提示詞，@悲傷氛圍打底，@特寫捕捉表情，運鏡@鏡頭拉遠，模擬那種“漸行漸遠”的告別感。

生成效果相當不錯。視頻從兩人的面部特寫開始，隨后鏡頭緩緩拉遠，逐漸展開涼亭與周圍園林的全貌——這種“從親密到疏離”的運鏡節(jié)奏，和告別場景的情緒是吻合的，整個運鏡幅度雖大，但鏡頭保證了絲滑。

有一點值得說明：因為我上傳的主體圖片——包括人物和場景——本身就是比較扁平的二維插畫風格，所以最終生成的視頻也保持了這種二維動漫的質(zhì)感。這不是 bug，而是主體社區(qū)“所見即所得”的邏輯：你喂給它什么風格，它就延續(xù)什么風格。如果想要更立體的 3D 渲染感，需要在源頭上傳更具立體感的圖片。

三個場景測下來，主體社區(qū)的核心邏輯得到了驗證：它確實把“拍片”這件事拆解成了可組合的積木。選對幾個@，疊在一起，就能快速搭出一個有模有樣的視聽場景。

當然，工具給的是框架和可能性，最終效果還是取決于“導演”自己的判斷：上傳什么樣的主體圖片、選擇哪些@組合，仍然需要用戶自己做判斷取舍。

這一套組合拳，不會讓不懂拍片的人突然變成大導演，但會讓有想法的人更簡單地把想法落地。

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從“提示詞工程”到“視聽資產(chǎn)庫”，把交互門檻打下來

實測只是切片。退后一步看，主體社區(qū)的交互邏輯更值得關注——它試圖改變用戶與 AI 視頻工具之間的協(xié)作方式。

過去一年，AI 視頻工具肉眼可見地變強了，用戶體驗在快速提升。但圖像和視頻生成中被討論得最多的，仍然是提示詞分享。

小紅書上有人靠整理提示詞合集漲粉十萬，Discord 社區(qū)里的“咒語交換”比產(chǎn)品討論更活躍。這個現(xiàn)象本身就說明了一件事：用戶要的不是更強的工具，而是更低門檻的使用方式。提示詞的流行，恰恰是因為它能幫普通人繞過學習成本，直接復用別人的成功經(jīng)驗。

但這終究是一種“偏方”，真正的解法方向，是把這些散落在社群里的“民間智慧”系統(tǒng)化、產(chǎn)品化，變成工具本身 SOP 的一部分。

Vidu 的主體庫 1.0 其實已經(jīng)邁出了第一步——角色、物體、場景和道具的調(diào)用，讓用戶可以把主體“鎖定”下來反復使用。這在當時已經(jīng)是易用性上的突破，但覆蓋范圍還比較有限，更多是在解決“一致性”問題——讓同一個角色在不同鏡頭中保持穩(wěn)定。

這一次主體社區(qū)的更新，是一次擴展，把主體從角色一致性，延伸到了整個視聽語言體系，包括氛圍、運鏡、招式特效、構圖、場景、表演與表情、風格、景別與視角的八大類，有 200 多個預設主體。Vidu 不只是要“記住角色”，還要記住整個好萊塢的拍攝手法。一個@符號調(diào)用的不是一個元素，而是一整套專業(yè)知識的封裝。

這種變化對內(nèi)容行業(yè)的影響是實質(zhì)性的。

對短劇團隊來說，過去需要導演逐鏡頭描述運鏡意圖、反復調(diào)試提示詞才能獲得想要的畫面，現(xiàn)在@一個氛圍主體，或者表情表演主體，就能讓視頻變得有情緒。

例如這個參考圖和@焦慮不安氛圍的簡單組合。

直接就能生成一個表演細膩的人物情景劇。

對動漫創(chuàng)作者來說，@角色+@招式、特效等主體組合，也能讓個人作者也能快速搭出像模像樣的畫面。這個案例中，輸入?yún)⒖紙D，簡單地 Prompt：@圖 1 使用@百花繚亂分身，分身與圖中角色外貌相同。

小白也能輕松搞定這樣一個成熟的視頻情節(jié)：

對于廣告行業(yè)，@產(chǎn)品特寫、@浪漫依戀氛圍這類主體的快速調(diào)用，讓腳本到畫面的轉化變得更快，至少在內(nèi)部提案階段，已經(jīng)可以用生成素材替代純文字描述，拉低成本和時間門檻，快速生成多個備選方案，滿足甲方修改需求。

更進一步的是，這種主體的調(diào)用是可分享、可交易、可互動的。未來，專業(yè)用戶可以把獨門運鏡風格做成主體出售，普通用戶付費調(diào)用即可，讓創(chuàng)意資產(chǎn)快速流動，促進創(chuàng)意資產(chǎn)的生產(chǎn)與消費。此外，主體資產(chǎn)也可以共享，提升主體資產(chǎn)的可復用性。而這種共享、交易也天然形成了一種新型的互動模式，不同主體間的調(diào)用、組合，讓更多靈感迸發(fā)。

當然，有一個前提必須成立：功能交互的創(chuàng)新，必須和底層模型能力的提升同步。這一點上，Vidu Q2 參考生 Pro 的同步升級補上了這一環(huán)。

ViduQ2 參考生 Pro 模型新增的視頻編輯、視頻參考功能，讓工具鏈從“生成”延伸到了“生成+編輯”全流程，讓可控從前期一致性延伸到后期的可控編輯，創(chuàng)作者對于生成的視頻有了更多掌控權；圖像視頻的質(zhì)量和生成速度也有所提升；上個月上新的 Agent 一鍵成片也再次更新，支持用戶上傳 BGM 和刪除旁白，可以靈活選擇是一鍵成片，或是配合自己喜歡的 BGM 和角色對白，滿足廣告電商行業(yè)的產(chǎn)品營銷需求。

當基礎模型能力的提升和功能交互方式同時發(fā)生時，AI 視頻創(chuàng)作的想象空間就會被進一步打開：更強的模型意味著主體庫可以封裝更復雜的視聽語言，更豐富的主體社區(qū)又反過來降低模型能力的使用門檻，形成正向循環(huán)。

如果說底層的模型技術決定了 AI 視頻生成的“上限”，那么像主體社區(qū)這樣的交互創(chuàng)新，則決定了這項技術的“下限”——即有多少普通人能真正用它來表達自我。

Vidu 主體社區(qū)的出現(xiàn)，意味著 AI 視頻正在從“極客玩具”走向“樂高積木”：你不需要知道塑料是如何合成的，你只需要拿起積木，搭出你心中的城堡。

點個“愛心”，再走 吧