Vidu Q4 Preview – 生数科技推出的新一代旗舰视频生成模型
发布于 2026-10-08 · Vidu Q4 Preview 是生数科技推出的全新一代旗舰视频生成模型的首个预览版。Vidu Q4 Preview 在人物演绎上全面升级,表情更细腻、情绪更饱满、动作更自然,支持最多 15 张参考图与 3 段参考音频,让角色形象、场景与音色保持高度一致。
Vidu Q4 Preview是什么
Vidu Q4 Preview 是生数科技新一代旗舰视频生成模型放出的第一个预览版。它在人物演绎上下了血本:表情更细、情绪更足、动作更顺,最多能吃 15 张参考图和 3 段参考音频,让角色的长相、场景和音色都稳稳定住。运镜这块也加了不少料——动态运镜、顺滑切镜、复杂场景的衔接都强化了,爆炸、烟火、粒子这类视效更有冲击感,输出支持 2K/4K、10bit 色深。
Vidu Q4 Preview的主要功能
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传神人物演绎:表情更细腻、情绪更饱满、肢体动作更自然,文戏情绪流动与武戏紧张爆发皆具感染力。
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声音参考:最多支持 3 段参考音频,让角色音色统一、台词情绪表达更有张力。
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多图参考一致性:最多支持 15 张参考图,实现人物、场景、道具等多主体视觉一致,支撑复杂创意落地。
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镜头叙事:强化动态运镜、切镜与复杂镜头衔接,打斗、追逐、对峙等场景运镜更有张力。
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燃魂视效:爆炸、烟火、粒子、能量流动等视效随剧情自然发生,支持 2K/4K、10bit 色深输出。
Vidu Q4 Preview的技术原理
- U-ViT 扩散 Transformer 架构: Diffusion Transformer 的核心想法,是把扩散模型和 Transformer 捏到一起:用一个能扩展的 Transformer 主干,替掉传统卷积 U-Net,把时间、文本条件和带噪图像 patch 全都当成 token 序列来喂,再靠长跳跃连接把浅层和深层的信息串起来,让图像和视频生成在保真度和帧间连贯上做得更好。
- 扩散式生成流程:整套生成走的是 Latent Diffusion 那一套:先用 VAE 把视频压进低维潜在空间,把时空数据 patchify 成 token 序列并加上位置编码,然后扩散 Transformer 在 Transformer 块里,依据文本提示词这些条件一步步去噪,靠全局自注意力同时抓帧内空间和帧间时间的关系,把一团噪声慢慢还原成合语义的潜在表示,最后由视频解码器倒推回原始分辨率的画面,不同分辨率都能出。
- 多参考条件化机制:参考生视频(reference2video)这套能力,建立在统一的条件注入上:1–15 张参考图先经视觉编码,再和文本提示词一起当成条件 token 塞进模型,提示词里能用标签点名某个参考主体,于是人物、场景、道具的外观和身份从头到尾都被锁住;0–3 段参考音频则作为音色条件注入,做到声画同源、角色音色统一。
- 声画联合生成:Vidu 系列用的是音视频一起建模的端到端路子,在同一个生成流程里把画面、对白、音效一起吐出来,省掉了音画分开生成再拼起来时那种口型对不上、节奏割裂的毛病。
如何使用Vidu Q4 Preview
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进入官网:访问 Vidu 官网或RunningHub,注册/登录账号。
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选择生成模式:根据需求选择「参考生视频」或「图生视频」。
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上传参考素材:上传参考图与 MP3 音频,在提示词中用标签引用对应参考主体。
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输入提示词:描述画面内容、运镜方式与情绪氛围,可选开启「智能多帧」增强生成效果。
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设置规格参数:选择分辨率、画幅比例与时长。
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点击生成:消耗积分生成视频,约 10 秒左右出片,可反复试拍调整。
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迭代优化:不满意时调整提示词、参考图或机位描述重新生成,直至效果满意。
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导出交付:确认成片后以 2K/4K 高清规格导出;API 用户可通过 api.vidu.com 的
viduq4-preview接口集成调用。
Vidu Q4 Preview的核心优势
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传神表现力:表情细腻、情绪饱满、动作自然,文戏武戏皆有感染力,延续 Vidu Q 系列「为剧而生」的传统。
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业界最高参考容量:最多 15 张参考图 + 3 段参考音频,实现人物、场景、道具与音色的多主体一致性。
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镜头叙事能力强:动态运镜、丝滑切镜与复杂镜头衔接自然,对峙、追逐、打斗等场景更有张力。
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视效更具冲击力:爆炸、烟火、粒子、能量流动等复杂视效随剧情自然发生,在动漫与高燃题材上优势鲜明。
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旗舰画质规格:支持 2K/4K 输出与 10bit 色深,光影、质感与细节呈现空间更大。
Vidu Q4 Preview的同类竞品对比
| 对比维度 | Vidu Q4 Preview | 可灵 3.0(Kling 3.0) |
|---|---|---|
| 技术架构 | U-ViT 扩散 Transformer + 统一条件注入 | All-in-One 多模态视觉语言(MVL)架构 |
| 参考图容量 | 最多 15 张参考图 + 3 段参考音频(公开模型最高) | 元素绑定(Element Binding)系统,参考图与主体合计约 4–7 个 |
| 最高分辨率 | 2K / 4K,10bit 色深 | 原生 4K / 60fps(Ultra 档) |
| 单段时长 | 3–16 秒,声画同出 | 3–15 秒,可延展至 3 分钟(专业版) |
| 原生音频 | 支持,参考音色统一 | 支持,5+ 语言口型同步 |
| 镜头控制 | 动态运镜、丝滑切镜、复杂衔接(自动) | 6 镜头分镜系统,AI 导演自动/手动编排 |
Vidu Q4 Preview的应用场景
- 广告与电商营销:低成本批量生成多版本开场、脚本与镜头方案进行 A/B 测试,筛出最优方案后再用 2K/4K 出成片,把产品材质、光影和视觉冲击都拉满,营销视频的制作成本和周期能压下来一大截。
- 漫剧 / 短剧 / 影视内容生产:靠 15 张参考图 + 3 段音频让角色形象和音色跨集保持一致,16 秒声画同出很适合连载更新,加上传神的演技和带张力的镜头,文戏的情绪、武戏的爆发都能更抓人。
- 分镜预演与创意验证:把剧本迅速转成看得见的动态分镜,用来验人物调度、镜头路径、场面设计和情绪节奏,先让想法被看到,再决定哪些镜头值得砸更多制作资源。
- 动漫与高燃题材创作:动态运镜、丝滑切镜,再配上爆炸、烟火、粒子这些燃魂视效,特别对热血动漫、动作短片的叙事胃口,本来就是 Vidu 的老本行主场。






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