VIDU

VIDU是一款高效、易用的视频大模型，能够一键生成高质量长视频，满足多种创作和市场需求。

VIDU是由北京生数科技有限公司与清华大学联合研发的一款创新性AI视频生成软件。作为中国首个具备长时长、高一致性、高动态性的视频大模型，VIDU能够一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容，为用户带来前所未有的视频创作体验。其核心技术在于原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，这种架构使得VIDU能够理解复杂的文本描述，并生成与之高度匹配的视频内容。在性能和效率方面，VIDU表现优异，支持高效的视频生成流程，并能够在短时间内完成高质量视频的输出。同时，VIDU还具备广泛的应用场景，适用于视频制作人员、游戏开发者、教育机构、科研人员、内容创作者以及企业市场部门等多个领域。总之，VIDU是一款革命性的AI视频生成软件，将为视频创作领域带来重大的变革和发展机遇。

研发公司

北京生数科技有限公司是一家专注于生成式人工智能和贝叶斯机器学习研究的高科技企业。公司汇聚了清华大学人工智能研究院的精英力量，致力于将前沿的AI技术转化为实际应用，推动AI领域的技术创新与发展。生数科技在AI领域拥有深厚的技术积累和丰富的实践经验，其团队在生成式人工智能和贝叶斯机器学习方面取得了多项重要突破。公司注重技术研发和创新，不断探索新的技术方向和应用场景，以提供更加智能、高效、便捷的AI解决方案。生数科技以“用AI技术赋能未来”为使命，致力于成为全球领先的AI技术创新者和应用推动者，为各行各业带来更加智能化、高效化的变革和发展。

VIDU功能介绍

1. 一键高清视频生成

功能描述：
VIDU的核心竞争力在于其一键生成高清视频的能力。用户只需提供简短的文字描述或上传相关图片作为输入，VIDU的先进AI算法即能解析这些输入，并自动将其转化为高质量的视频内容。这一功能极大地简化了传统视频制作的复杂流程，无需专业的视频编辑技能，即可快速创作出吸引人的视频作品。
技术细节：
VIDU利用深度学习技术，特别是生成对抗网络（GANs）和Transformer架构的融合，即原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，来实现从文本到视频的自动转换。通过大量的训练数据，VIDU学会了如何将抽象的文本描述转化为具体的视觉元素、运动轨迹以及场景变换。
视频规格与输出：
生成的视频支持多种时长选择，最长可达16秒，分辨率高达1080P，帧率、编码格式等参数也可根据用户需求进行调整，确保输出视频既清晰又流畅，满足用户对高清视频的需求。
应用场景：
这一功能广泛应用于广告创意的快速原型制作、社交媒体上的短视频内容创作、教育领域的视频教材制作，以及个人用户的日常视频记录与分享等场景。

2. 多镜头叙事能力

功能描述：
VIDU不仅能够生成单一镜头的视频，还具备根据文本描述自动生成包含多个镜头的连贯片段的能力。这些镜头可以在不同的景别（如近景、中景、远景）之间自由切换，形成丰富的叙事层次和视觉冲击力，使得视频内容更加生动、有趣。
技术细节：
VIDU通过理解文本中的上下文信息和时间线索，来规划不同镜头之间的切换和过渡。它还利用计算机视觉技术来确保镜头之间的连贯性和一致性，以及场景的平滑过渡和视觉效果的协调。
镜头效果与转场：
VIDU支持生成各种复杂的镜头效果，如平滑的追焦、动态的长镜头、以及创意的转场效果等。用户还可以根据需要调整镜头的运动轨迹、速度以及焦距等参数，以实现更加个性化的视觉效果。
应用场景：
该功能特别适用于需要复杂叙事结构的视频制作场景，如电影预告片、广告宣传片、微电影等。它能够帮助用户以更加专业、生动的方式呈现故事情节和人物形象。

3. 高度逼真模拟

功能描述：
VIDU具备强大的物理模拟能力，能够生成细节丰富、符合物理规律的场景和动作。无论是海浪的涌动、船体的摇晃，还是物体的碰撞和变形，VIDU都能以高度逼真的方式呈现出来，使得视频内容更加真实可信。
技术细节：
VIDU利用先进的物理引擎和机器学习算法来模拟真实世界的物理现象。通过对大量真实场景的学习，VIDU学会了如何生成逼真的光影效果、物体运动和交互等。它还考虑了重力、惯性、摩擦力等物理因素，以确保模拟结果的准确性和真实性。
光影与材质：
VIDU还能模拟真实的光影效果，包括光线的反射、折射、散射等。同时，它还能根据物体的材质和属性来生成相应的纹理和质感，如金属的光泽、木材的纹理等。这些细节的处理使得视频内容在视觉上更加接近现实世界。
应用场景：
该功能适用于需要高度真实感的视频制作场景，如游戏宣传视频、产品展示视频、虚拟现实内容的创作等。它能够帮助用户以更加真实、生动的方式展示产品、场景或故事情节。

4. 超现实主义内容创作

功能描述：
除了能够模拟现实世界外，VIDU还具备丰富的想象力，能够生成超越现实的超现实主义内容。用户可以输入富有创意的文字描述，VIDU将据此生成独一无二的虚构场景和画面，为用户提供无限的创意空间。
技术细节：
VIDU通过结合生成式AI和创造性思维的技术，来生成超越现实的虚构内容。它利用深度学习算法来学习和理解用户的创意输入，并将其转化为独特的视觉元素、场景和故事情节。VIDU还考虑了色彩、形状、运动等视觉元素的组合和变化，以生成富有创意和视觉冲击力的超现实主义内容。
创意元素与文化底蕴：
VIDU特别擅长捕捉和呈现富有中国文化特色的元素，如熊猫、龙等。它还能够融入各种文化元素和符号，使得生成的视频内容不仅具有创意性，还富含深厚的文化底蕴和多元文化的融合。
应用场景：
该功能适用于艺术创作、科幻电影预告片、创意广告等需要发挥想象力的视频制作场景。它为用户提供了一个无限创意的视觉创作平台，帮助用户实现独特的创意和视觉效果。

5. 高效性能与易用性

性能描述：
VIDU在性能和效率方面表现出色。它支持高效的视频生成流程，能够在短时间内完成高质量视频的输出。同时，VIDU还通过优化训练流程和计算精度，实现了显存开销的大幅度降低和训练速度的提升，降低了用户的硬件要求和使用成本。
技术细节：
VIDU采用了先进的深度学习框架和硬件加速技术，如GPU加速、分布式训练等，以确保视频生成的快速和高效。它还通过模型压缩、剪枝等技术来降低显存开销和提高训练速度，使得用户能够在更短的时间内获得高质量的视频输出。
易用性与用户体验：
VIDU的操作界面简洁直观，用户无需具备专业的技术背景即可轻松上手。它提供了友好的用户交互设计、丰富的在线帮助文档以及教程视频，使得用户能够快速掌握并使用VIDU进行视频创作。同时，VIDU还支持多种输入方式和格式，如文本、图片、音频等，方便用户进行多媒体内容的创作和编辑。
应用场景：
这一功能使得VIDU适用于广泛的用户群体，包括视频制作爱好者、内容创作者、广告从业者、教育机构、科研人员以及企业市场部门等。无论是专业人士还是普通用户，都能通过VIDU轻松实现高质量的视频创作和编辑。

生成视频的优势

VIDU在生成方面展现出了长时长视频生成能力、高清画质与细节表现力、多镜头叙事与动态场景捕捉、高度逼真模拟与物理规律遵循、超现实主义内容创作与想象力展现以及端到端生成流程与高效性能等显著优势。这些优势使得VIDU在AI视频生成领域具有广泛的应用前景和巨大的市场潜力。

1. 长时长视频生成能力

优势描述：VIDU能够生成长达16秒的高清视频，这在当前的AI视频生成领域是一个显著的突破。大多数同类技术生成的视频时长较短，通常只有几秒钟，而VIDU的长时间生成能力为用户提供了更多的创作空间和叙事自由度。
技术实现：VIDU采用了创新的U-ViT架构，融合了Diffusion与Transformer模型的优势，使得模型能够处理更长的视频序列，并生成连贯、流畅的视频内容。

2. 高清画质与细节表现力

优势描述：VIDU生成的视频分辨率高达1080P，画质清晰细腻，能够展现丰富的细节和逼真的光影效果。这使得生成的视频在视觉上更加接近真实世界，增强了观众的沉浸感和观看体验。
技术实现：VIDU通过大量的训练数据和先进的算法优化，实现了对高清视频生成的精准控制。模型能够模拟真实世界的物理特性，如光影变化、物体运动等，使得生成的视频内容更加逼真。

3. 多镜头叙事与动态场景捕捉

优势描述：VIDU不仅限于生成单一镜头的视频，还能够根据文本描述自动生成包含多个镜头的连贯片段。这些镜头可以在不同的景别之间自由切换，形成丰富的叙事层次和视觉冲击力。同时，VIDU还能够捕捉和渲染动态场景，包括复杂的动作和物体运动，使得生成的视频内容更加生动、有趣。
技术实现：VIDU通过理解文本中的上下文信息和时间线索，规划不同镜头之间的切换和过渡。模型还具备强大的动态场景捕捉能力，能够模拟真实世界中的复杂运动规律，使得生成的动态场景更加自然流畅。

4. 高度逼真模拟与物理规律遵循

优势描述：VIDU能够模拟真实世界的物理特性，生成符合物理规律的场景和动作。例如，合理的光影效果、细腻的人物表情、物体运动的惯性等，都能够在VIDU生成的视频中得到准确展现。这使得生成的视频内容更加真实可信，增强了观众的代入感和信任感。
技术实现：VIDU采用了先进的物理引擎和机器学习算法来模拟真实世界的物理现象。通过对大量真实场景的学习和优化训练，模型学会了如何生成逼真的光影效果、物体运动和交互等物理特性。

5. 超现实主义内容创作与想象力展现

优势描述：除了能够模拟现实世界外，VIDU还具备丰富的想象力，能够生成超越现实的超现实主义内容。用户可以通过输入富有创意的文字描述或指令来激发VIDU的想象力，生成独一无二的虚构场景和画面。这使得VIDU在艺术创作、科幻电影预告片等领域具有广泛的应用前景。
技术实现：VIDU通过结合生成式AI和创造性思维的技术来生成超越现实的虚构内容。模型能够理解和解析用户的创意输入并将其转化为独特的视觉元素、场景和故事情节。同时，VIDU还具备强大的图像合成和渲染能力，能够生成高质量的虚构画面以满足用户的创作需求。

6. 端到端生成流程与高效性能

优势描述：VIDU采用端到端的生成流程，从文本输入到视频输出全程自动化处理无需人工干预。这使得视频生成过程更加高效便捷用户只需提供简短的文字描述或上传相关图片即可快速获得高质量的视频内容。同时VIDU还具备高效的计算性能和优化策略以确保视频生成的快速完成。
技术实现：VIDU通过优化深度学习框架和硬件加速技术实现了高效的视频生成流程。模型采用了先进的训练策略和算法优化以确保在保持高质量输出的同时降低计算成本和时间消耗。此外VIDU还支持并行处理和分布式计算以进一步提高生成效率满足大规模生产需求。

核心技术

U-ViT架构

U-ViT是VIDU的核心技术，由团队于2022年9月提出，是全球首个将Diffusion（扩散概率模型）与Transformer融合的架构。这一创新架构不仅结合了Transformer在处理序列数据方面的强大能力，还利用了Diffusion模型在生成细节丰富、连贯性高的图像和视频方面的优势。具体来说，U-ViT架构的关键技术点包括：

Vision Transformer (ViT)：
- ViT是首个将标准的Transformer block应用于视觉领域的网络。通过将图像分割成小块（称为patches），并将这些patches视为序列中的元素（tokens），利用Transformer的自注意力机制来捕获图像的全局依赖关系。
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。在VIDU中，Diffusion技术负责生成视频的每一帧，确保画面的连贯性和逼真度。
U-Net结构：
- U-ViT引入了U-Net的long skip结构（跳跃连接），这有助于连接low-level feature并加速网络的训练。Long skip connection为低层次特征提供了快捷方式，这对于像素级别的预测任务至关重要。
时间和条件token：
- U-ViT在输入中引入了时间和条件作为新的token，这些token与图像patches一起输入到Transformer block中，增强了模型对生成过程的控制能力。

大模型特点

VIDU作为视频大模型，具备以下显著特点：

长时长视频生成：
- VIDU能够一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容，这在当前AI视频生成领域是一个显著的突破。
高一致性：
- VIDU在生成视频时，能够保持不同镜头之间的高度一致性，这对于制作叙事连贯的视频尤为重要。
高动态性：
- VIDU生成的视频内容动态性高，能够捕捉和渲染复杂的动态场景，包括物体运动、光影变化等。
多镜头生成：
- VIDU不再局限于固定镜头，能够在遵循主体一致性的情况下实现远景、近景、中景、特写等不同镜头的动态切换，还可以生成长镜头、追焦等效果。
丰富的想象力：
- VIDU不仅能够模拟真实物理世界，生成细节复杂、符合物理规律的场景，还能创造出真实世界不存在的虚构画面，展现出超现实主义内容的创新和想象力。
理解中国元素：
- VIDU能够生成特有的中国元素，如熊猫、龙等，体现了模型对中国文化的理解和支持。
端到端生成：
- VIDU采用的是“一步到位”的生成方式，从文本到视频的转换是直接且连续的，不涉及中间的插帧和其他多步骤的处理。

使用帮助

如何使用“文生视频”？

如何使用“图生视频（用作起始帧）

如何使用“参考人物角色生成视频”？

适用人群以及场景

VIDU作为一款强大的视频大模型，其适用人群广泛，能够解决不同用户在视频制作中的多个问题，并在多种使用场景中发挥重要作用。无论是专业视频制作人员、游戏开发者、教育机构、科研人员、内容创作者、技术开发者还是企业市场部门，都可以通过VIDU来提升视频制作效率和质量，降低制作成本，丰富视频内容，并在各自领域中实现更多的创新和突破。

视频制作人员
- 解决问题：
  - 提升视频制作效率，缩短制作周期。
  - 降低制作成本，无需专业团队或昂贵设备。
  - 丰富视频内容，生成包含多个镜头的连贯片段。
  - 提升视频质量，确保画面连贯、流畅，细节逼真。
- 适用场景：
  - 电影、电视剧的预告片或片段制作。
  - 广告创意的快速实现和迭代。
  - 视频编辑中的特效和转场添加。
游戏开发者
- 解决问题：
  - 快速生成逼真的游戏背景或剧情动画。
  - 提升游戏视觉吸引力和沉浸感。
  - 降低游戏开发中的视频制作成本和时间。
- 适用场景：
  - 游戏开场动画的制作。
  - 游戏内剧情片段的生成。
  - 游戏宣传视频的快速制作。
教育机构和教育技术公司
- 解决问题：
  - 制作生动有趣的教育视频，提高学生学习兴趣。
  - 模拟教学场景，帮助学生更好地理解和掌握知识。
  - 降低教育视频制作成本，提高制作效率。
- 适用场景：
  - 在线课程的视频内容制作。
  - 科学实验或历史事件的模拟展示。
  - 教育宣传视频的制作。
科研人员
- 解决问题：
  - 直观展示复杂科研概念和实验结果。
  - 促进科研成果的传播和交流。
  - 降低科研视频制作的技术门槛和成本。
- 适用场景：
  - 科研项目的宣传视频制作。
  - 学术会议的演讲视频支持。
  - 科研成果的可视化展示。
内容创作者（社交媒体影响者、博客作者等）
- 解决问题：
  - 生成具有创意和吸引力的视频内容。
  - 提高内容制作效率，快速响应热点话题。
  - 降低视频制作成本，提高内容产出量。
- 适用场景：
  - 社交媒体平台的视频内容创作。
  - 博客或网站的视频嵌入。
  - 品牌合作或产品推广的视频制作。
技术开发者
- 解决问题：
  - 提供强大的视频生成工具进行技术开发和创新。
  - 降低视频生成技术的研发门槛和成本。
  - 促进视频生成技术在更多领域的应用和推广。
- 适用场景：
  - AI和机器学习相关的视频生成实验。
  - 视频处理或分析技术的研发测试。
  - 创新视频应用的开发和演示。
企业市场部门
- 解决问题：
  - 快速制作高质量的产品宣传视频。
  - 提高市场推广的效率和效果。
  - 降低市场推广中的视频制作成本和时间。
- 适用场景：
  - 新产品发布的宣传视频制作。
  - 企业品牌形象的视频展示。
  - 市场推广活动的视频支持。

{{userData.name}}