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      實測參考生之王Vidu Q3:這已經不叫AI生成了,這叫AI驅動整個劇組

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      話不多說,先來看一段短片。



      大家覺得效果如何?以上短片的視聽內容幾乎都由生數科技最新發布的視頻大模型 Vidu Q3 生成。

      4 月 13 日,Vidu Q3 正式上線了「參考生視頻」。值得注意的是,在全球首個參考生榜單 SuperClue 榜單上,Vidu Q3 斷層登頂!多圖/單圖參考任務雙榜第一。



      過去一個月,如果你刷過短視頻平臺,大概率已經見過一種越來越「怪」的內容:劇情很抓人、更新很快,但仔細一看,演員不太對勁。

      有新聞熱議未來可能有短劇除了主角,配角全部由 AI 生成;有的公司,甚至已經開始「簽約 AI 演員」,批量生產內容;還有最近爆火的「AI 漫劇」,用極低成本實現日更甚至多更,播放量動輒破百萬。



      紅果漫劇界面。

      一邊是效率狂飆,一邊是爭議不斷。

      有人覺得這是內容工業化的下一步,把演員、場景、鏡頭全部模塊化,內容可以像流水線一樣生產;也有人批評,這樣的作品「沒有靈魂」,甚至在侵蝕創作者和演員的空間。

      但不管立場如何,有一個變化已經很明確:AI 正在從「幫你做一段視頻」,變成「替你完成一整段內容」。

      而這,恰恰也是視頻大模型這半年最關鍵的一次轉向,行業不再只關心「生成得像不像」,而開始關心一件更現實的事:這些內容,能不能直接拿去用?

      在這個背景下,Vidu Q3 的這次升級,是一次順勢而為的迭代。它并沒有停留在單鏡頭質量的優化上,而是把重點放在了更長時間跨度里的穩定性,包括畫面的一致性、邏輯的連貫性,以及多鏡頭之間的銜接。

      這些能力,正好對應的是內容生產里最「難自動化」的那一段。

      也因此,這次發布傳遞的信息很明確:Vidu Q3 不再只是一個「生成視頻」的工具,而是開始試圖嵌入到完整的內容生產流程中。

      某種程度上,它正在從「素材生成器」,變成「最小化的劇組單元」。這種深度的生產力進化,正是 Vidu Q3 「為劇而生」的終極奧義。

      從「生成視頻」到「萬物可參,聲畫同出」,

      Vidu Q3 在改什么?

      如果把生成式視頻的發展過程拆開來看,本質上是在做一件事:把人類的視覺語言和敘事邏輯,一點點拆解出來,再變成可以被模型調用的能力。

      放到 Vidu 的演進路徑里,這個過程也很清晰,可以大致分成三個階段:

      • Q1:重新定義敘事(生成能力建立)

      這是打基礎的一步。模型完成了從「圖像」到「視頻」的跨越,開始具備對時間維度的基本理解。換句話說,它第一次能把「動起來」這件事做對。

      • Q2:看 AI 演戲(演技生成出現)

      在「能動」的基礎上,重點開始轉向「怎么動更像人」。人物的表情、肢體、情緒變化被進一步刻畫,早期那種明顯的僵硬感被大幅削弱,也讓「看 AI 演戲」這件事第一次變得有點成立。 但問題也在這里:會演戲,并不等于能拍一整段戲。

      • Q3:為劇而生(進入內容生產階段)

      到了這一階段,目標不再是單個片段,而是「能不能講完整一段內容」。模型開始同時處理時長、連貫性和鏡頭之間的關系,輸出的不再只是素材,而是已經具備基本敘事結構的片段,可以直接進入實際制作流程。

      具體到這次 Q3 的更新,可以把它理解為兩個方向上的進一步推進:

      「參考生成」從功能點變成生產方式

      在實際內容制作中,一個長期存在的問題是:同一個人、同一個場景,能不能一直長得一樣。

      Vidu Q3 在這里做的,不只是「優化一致性」,而是把「參考生成」這件事,往更接近生產流程的方向推進了一步。

      現在,人物、場景、服裝這些元素,可以被當作「參考錨點」固定下來。創作者不需要每次都從頭生成,而是可以把這些形象當作可復用的「資產」,在不同鏡頭、不同動作里反復調用。

      更關鍵的是,這種「參考」正在被進一步泛化,從「參考一個角色」,擴展為「參考一切可被復用的內容要素」。人物可以參、場景可以參、鏡頭構圖可以參,甚至連一段情緒、一種風格,都可以被抽象成可調用的「生產條件」。

      換句話說,Vidu Q3 想做的,不只是「讓畫面一致」,而是把「萬物可參」變成一種新的內容生產范式。

      這背后帶來的變化是:AI 視頻不再是一次性的隨機產出,而開始具備穩定復現、持續迭代的「可控生產」能力。

      從「畫面」走向「視聽場」的整體升級

      前一階段回答的是「誰在演」,接下來要解決的,是「怎么拍、怎么聽,像不像一段完整內容」。如果說前者實現了「萬物可參」,那么這一階段,真正落地的是「聲畫同出」

      這一輪升級的核心,是把「畫面 + 聲音 + 鏡頭調度」打包成一個統一的視聽系統。

      特效層面,更貼近物理邏輯:不只是好看,而是開始考慮水流、碰撞、光影這些變化如何和畫面節奏對上,讓特效不再是「貼上去」的,而是在時序上與動作同步、在邏輯上自然地融入畫面。

      音效層面,更接近同步生成:聲音不再完全依賴后期補充,環境音、動作音、氛圍音可以和畫面一起生成,甚至能做到基本的唇形對齊,讓「畫面完成但聲音缺席」的割裂感明顯減少,減少了后期制作的負擔。

      場景層面,更貼近實際制作習慣:針對短劇、廣告等常見場景,模型內置了一些接近「導播邏輯」的處理方式,比如鏡頭切換和機位調度,讓生成結果更容易直接進入剪輯流程。

      如果放在整個制作流程中來看,這意味著模型開始接管一部分原本屬于「后期 + 導演調度」的工作,而不只是生成素材本身。

      實測:用 Vidu Q3

      導一出好戲,總共分幾步?

      回到剛剛的短片,這段視頻具體是如何做出來的呢?

      我們選擇了一個最近比較熱門的話題:大廠們紛紛將 token 用量作為員工的工作評價指標之一,以及隨著人形機器人的發展,甚囂塵上的關于「打工人被替代」的擔憂。基于此,我們構思了這出賽博短片來調侃一下。

      首先,我們根據設定的劇情框架,生成了主要角色的設定圖。





      然后,把這幾張設定圖直接放進 Vidu 的「主體庫」中,同時可以給角色選擇專屬的音色。這也是 Vidu 「參考生」的核心功能之一,它能保證后續畫面的高度一致性。這直接解決了業內最頭疼的問題之一:同一個人能不能一直長得一樣?



      準備就緒,我們來到第一個畫面:主角因為 token 使用量不達標被大廠開除。在這里,我們使用「參考生視頻」功能,直接選擇剛剛入庫的主角作為主體,然后輸入提示詞。



      來看實際效果:



      可以看到,畫面整體不僅與我們預設的美術畫風完全一致,高度貼合了提示詞中的動作內容,并且還自帶了平滑的運鏡。也就是說,人物一致性、基礎運鏡自動化都不再是問題。

      這就引出了我們的第二個問題:同一個場景能不能一直長得一樣?

      以兩段畫面的銜接為例,這里我們使用了 Vidu Q3 的「圖生視頻」功能。直接選取上一段畫面的最后一幀,以及下一段畫面的首幀,將它們作為首尾參考幀,然后輸入提示詞。



      出來的效果非常絲滑,場景的空間結構也十分穩定:



      在這里,跨鏡頭的空間一致性也得到保證。

      當然,除了參考主體,我們還可以直接參考設定的環境。



      在這個畫面里,Vidu Q3 「視聽場」的整體升級得到了全面體現。不只是畫面的穩定,包括環境中其他背景人物的活動、主人公的腳步聲、推門而入的開門聲等環境音效,都匹配得非常準確,直接省去了大量后期擬音的工作。



      下面這個鏡頭難度升級:畫面中同時存在兩個角色主體,并且還指定了「鏡頭上搖」這樣的復雜運鏡,Vidu Q3 參考生表現如何呢?



      實測證明,這對 Vidu Q3 來說也不在話下。兩個角色的特征依然清晰沒有混淆,機位運動也精準執行了指令:



      開頭的整支短片,都是按照上述步驟一步步制作完成的。下面的操作就不多贅述了,從實際體驗來看,整個工作流的操作非常簡單,且易用性很高。

      當然,除了制作這類動漫短片,Vidu Q3 在其他商業內容賽道上的表現同樣亮眼。我們看下面這段短片:



      在廣告與電商營銷方面:品牌方可以將核心產品或模特固化在「主體庫」中,快速生成適配不同背景、不同創意的多版本營銷短片。不僅人物與風格統一可控,還能極大提升 A/B 測試素材的跑量效率。

      而在真人短劇方面:



      Vidu Q3 內置的導播邏輯能很好地適應劇集高頻機位切換的需求。基于多鏡頭連貫生成能力,它能幫助制作團隊大幅降低拍攝成本,將更新周期從「月更」極限壓縮至「日更」,真正實現 AI 驅動的內容工業化生產。

      更實在的是,目前如果與 Vidu 企業合作 AI 真人劇,團隊還有機會獲得積分投資及共同宣發等生態權益,相當于直接從工具層幫創作者打通了商業閉環。某種程度上,它正在從工具,延伸到內容生產生態的一部分。

      另外,此次 Q3 在視聽能力上的系統性升級,也貫穿了整個生成過程。

      基于內建的6 大特效引擎(粒子、流體、動力學、運鏡、轉場、光影)與 5 大音效矩陣(環境、動態、氛圍、擬音、情緒),模型能夠更自然地表達情緒變化與劇情推進。



      結語

      綜合來看,Vidu Q3 的這輪升級,并不只是參數或效果層面的提升,而是一次更關鍵的位置遷移:大模型,正在從內容生產的「靈感工具」,走向真正進入生產鏈路的「工業工具」。

      這種變化,已經在多個內容賽道中變得非常具體:

      正如我們在前面的實測與場景演示中所看到的,無論是短劇的高頻迭代,還是廣告的批量規模化產出,這種變化已經可以用實實在在的「算賬」來衡量商業價值。而更深遠的影響在于,Vidu Q3 正在把影視內容工業里最昂貴的「試錯成本」無限前置。

      以傳統影視制作為例,文本劇本現在可以被快速、低成本地轉化為高視聽表現力的動態分鏡。導演和主創團隊能夠在正式砸下重金開機之前,就對光影基調、鏡頭語言與場景氛圍形成直觀判斷,這不僅大幅降低了后期的返工成本,也在重塑跨部門協作的溝通標準。

      為了讓這些能力真正做到「即插即用」,生數科技這次不僅升級了模型,更直接端出了「Q3 全家桶」。

      Vidu Q3 已完整覆蓋文生、圖生與參考生三大能力,以 Q3 模型為核心底座,Vidu SaaS(Vidu Agent、Vidu Claw)、Vidu MaaS(Vidu AI 開放平臺,Vidu.API)全面接入核心能力,形成了一個覆蓋多場景創作、生產與交付的一體化服務體系。Vidu MaaS 服務具備 0 門檻接入、極致性價比、切鏡自然合理、生成速度快等優勢,同時支持提示詞調優、工作流適配及專項培訓服務,在高峰期也能保持穩定流暢的使用體驗。無論你是想快速做個創意驗證,還是直接投入工業化制作,都可以在這套統一的能力底座上獲得更完整、更高效的使用體驗。

      視頻大模型正在逐漸褪去「玩具」屬性,向著具備高確定性的生產基礎設施邁進。而那個「參考生之王」 Vidu,顯然已經做好了全面落地的準備。

      目前,最新的 Q3 參考生功能已正式上線。歡迎登陸 Vidu.cn 或通過 Vidu.API 快速體驗(注冊時可輸入邀請碼:JQZXN3,即可獲得 500 積分),開啟你的「為劇而生」之旅。

      文中視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/H7X6TGLLiBUFenEsC_lPzA

      聲明:包含AI生成內容

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