Vidu Q2参考生Pro

2小时前更新 2 00

Vidu Q2参考生Pro 是 Vidu 平台推出的参考生视频生成模型,支持多模态输入(视频与图片),用于生成高一致性、精细化的视频内容,涵盖人物、场景、动作与特效等创作需求。

站点语言:
zh
收录时间:
2026-01-28
Vidu Q2参考生ProVidu Q2参考生Pro
问小白

平台总体概述

核心定义

Vidu Q2参考生Pro 是一种 AI 视频生成模型,其核心功能是基于用户提供的参考素材(通常是最多两个视频与四张图片)和文本指令,通过 AI 推理生成一致性高的动态视频。该模型延续了 Vidu 所提出的“参考生视频”理念——让 AI 在视频生成时 精确、稳定地复刻参考主体的视觉特性与动作表现

背景与发展

Vidu Q2 为 Vidu 系列模型的新一代框架,包括 “Turbo / Pro / Text” 等不同生成模式。参考生Pro 作为其中的一种高级视频生成方式,强调对人物、场景、动作和特效的一致性控制,并在视觉效果细节和编辑配置上提供更多参数与控制选项。


核心功能结构

多模态参考输入

Vidu Q2参考生Pro 支持以下参考素材输入类型:

  • 最多 2 个视频

  • 最多 4 张图片
    这些参考素材可以包含人物、物体、背景或场景图像,有助于提升生成视频的素材一致性与细节保留。

六大参考内容类别

模型定义了六类可参考的视觉要素,以满足不同创作需求:

  1. 人物

  2. 场景

  3. 特效

  4. 表情

  5. 动作

  6. 纹理
    这些参考类型覆盖了从基础对象外观到更高语义层面的细节,使得视频生成更具稳定性和一致性。

精细化视频编辑

Vidu Q2参考生Pro 提供对视频内容的精细化控制,包括:

  • 视频内容 增加/删除/替换

  • 表情与动作迁移

  • 场景替换与纹理更换
    用户可以通过界面选择和指令编辑素材,得到想要的视频效果。

特效与画面适配

该模型支持一键复刻参考视频特效,并提供画面比例适配功能,使得输出的视频适合主流社交平台的展示规范。

风格与细节调整

Vidu Q2参考生Pro 可在 真人影像与动漫风格之间切换,并提供 智能美容美发效果,用于提升视觉呈现效果,使创作者无需执行传统逐帧修图流程。


应用场景

短视频与社交媒体内容制作

Vidu Q2参考生Pro 可用于快速生成符合平台规范(如 16:9、9:16、1:1)的视频内容,适配抖音、快手、Bilibili、Instagram 等社交平台。该工具支持快速迭代与画面风格调整,有助于提升内容传播效果与用户参与度。

影视与特效创作

通过参考素材输入与特效控制,该模型可以用于影视级片段的生成与预览制作,例如人物动作迁移、背景替换或小场景动态演示。这有助于降低制作成本及制作门槛。

教育与培训视频

可将教学场景、示意动作或教学演示视频与参考图结合,辅助生成可视化教学内容,增强学习吸引力与信息清晰度。

广告与营销素材生产

品牌在广告制作中可利用参考生模型快速生成具有一致视觉风格的创意片段,如产品展示与人物互动场景,缩短广告片制作周期。


使用指南

注册与访问

  1. 访问 Vidu 平台主页
    https://platform.vidu.cn

  2. 注册 / 登录账户(通常需要邮箱或手机号进行验证)。

创建参考生项目

  1. 在生成页面选择 参考生视频 模块。

  2. 上传参考素材:

    • 最多 2 个视频

    • 最多 4 张图片

  3. 根据创作目标选择参考类型(人物/场景/特效等)。

编辑与生成

  1. 选择参考类型后填写指令(可包含动作描述、场景改变、特效要求等)。

  2. 点击“创作/生成”按钮开始 AI 推理。

  3. 预览输出结果:用户可调整参数或素材以提高输出效果。

  4. 下载/导出视频:导出为符合社交平台规范的视频文件。


常见问题(FAQ)

Q1: Vidu Q2参考生Pro 支持哪些输入?
A1: 支持最多 2 个视频和 4 张图片作为参考素材输入。

Q2: 是否需要专业制作技能?
A2: 通常不需要,Vidu Q2参考生Pro 提供 GUI 编辑和自动生成流程,使一般创作者也能使用。

Q3: 可以生成多长的视频?
A3: Vidu Q2 系列一般支持 2–8 秒 视频素材(Q2 系列常见设置),实际可根据平台配置影响输出长度。

Q4: 是否支持多种输出比例?
A4: 是,参考生视频常支持多种 宽高比(如 16:9、9:16、1:1) 以适配不同平台。

Q5: 是否可以替换背景?
A5: 是,参考生Pro 支持背景/场景替换等创意调整。


术语定义

参考生视频
一种视频生成方法,利用多模态素材(图片/视频)作为视觉参考,使AI 生成的视频在主体角色/物体/场景上的视觉和动作一致性更高。

多模态输入
指使用多个类型输入(例如图像、视频及文本指令)作为生成模型的输入,以增强生成内容的控制力和一致性。

AI 推理与生成
指根据输入素材和模型参数,通过深度学习模型执行推理,最终输出视频等生成内容。

数据统计

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